工作职责:
深入分析训练系统，定位和解决训练系统各个层次的性能瓶颈，不断提升训练效率，打造业界领先的训练系统，推进算法的高效迭代。如:
1. 面向AI推理场景的全局KVCache的多级轻量化存储计算，与PD分离相结合，推动整体推理性能提升；
2. 面向AI训推场景的通讯性能提升；
3. 优化推理速度、内存占用和能耗，支持多种硬件架构（GPU、NPU等 ）
4. 模型量化, 剪枝, 编译
5. 申请并承担科研任务，发表高水平研究成果，推动项目合作。
任职资格:
1. 计算机、电子工程、自动控制等专业博士及以上学历；
2. 了解深度学习算法基本原理，熟悉CNN/Transformers等主流模型原理与CUDA、MPI、NCCL等相关底层原理；具有AutoML/模型推理/训练优化或AI 相关大模型/重要项目经验者优先；熟悉
3. 优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python/CUDA等编程语言。