岗位职责：
1、设计并执行大模型在多种硬件平台（如 NVIDIA GPU等）上的性能测试方案，涵盖训练与推理阶段；
2、构建并维护模型性能 Benchmark 体系，覆盖吞吐量、延迟、显存占用、功耗等关键指标；
3、利用 profiling 工具（如 Nsight、PyTorch Profiler、MindSpore Profiler）定位性能瓶颈，输出可复现的测试报告
任职要求：
技术经验：
熟悉 GPU 编程（CUDA、ROCm）或至少一种国产 AI 芯片（如 Ascend、MLU）的开发与调优流程；
熟悉常见大模型结构（如 LLaMA、Qwen、DeepSeek、ChatGLM 等）及其训练/推理流程；
熟练掌握 PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM、vLLM 等训练/推理框架中的一种或多种；
熟悉性能调优工具链，如 Nsight Systems、TensorBoard、Perfetto、Roofline 分析等；
编程能力：精通 Python，具备 C++/CUDA 开发能力者优先；
加分项：
有 MLPerf、LM-Harness 等 Benchmark 经验；
参与过大模型在国产芯片上的迁移落地项目；
熟悉低精度训练（FP8、INT8）、KV-Cache 优化、投机解码、通信压缩等推理优化技术
学历背景：计算机、电子工程、人工智能等相关专业