岗位内容：
1. 参与机器学习底层算法的研究与创新，包括但不限于优化方法、模型架构设计、训练加速等方向。
2. 探索前沿技术（如并行计算、元学习、稀疏训练、分布式优化等），提升模型的训练效率与推理性能。
3. 优化深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、JAX等）的核心计算模块，提升计算效率与资源利用率。
4. 针对特定硬件（GPU/TPU/ASIC等）进行算法优化，结合编译技术（如CUDA、TVM、Triton）实现高性能计算。
5. 跟踪学术界与工业界最新进展，推动机器学习底层技术的创新与落地

任职要求：
1. 学历要求：计算机、数学、统计、电子工程等相关专业，本科及以上学历。
2. 技术能力：
- 扎实的机器学习理论基础，熟悉深度学习、优化算法、概率统计等核心领域。
- 熟悉PyTorch/TensorFlow等框架的底层机制，有框架优化或算子开发经验者优先。
- 熟悉高性能计算（HPC）、并行计算或编译器优化（如LLVM、TVM）者优先。
- 熟悉CUDA编程、模型量化、剪枝、蒸馏等优化技术者优先。
3. 实践经验：
- 在顶级会议（NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR等）发表过相关论文者优先。
- 有大规模模型训练、分布式优化或AI编译器开发经验者优先。
4. 软技能：
- 优秀的代码能力（Python/C++），良好的数学推导与工程实现能力。
- 强烈的技术好奇心，善于独立思考和解决问题。