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平头哥-AI计算加速软件专家-杭州
平头哥-AI计算加速软件专家-杭州
发布于 大约 6 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
算法优化工程师
Cuda
Flashattention
Moe
Pytorch
Vllm
大模型推理
并行计算
性能优化
芯片架构
AI 估算 · 40k–70k
高级AI计算优化专家，技术难度高，大厂薪资竞争力强，杭州生活成本适中，综合估算月薪4-7万。
职位详情
关于这个职位
该职位负责设计开发高性能计算加速算法，针对生成式AI和大语言模型等场景进行极致性能优化，并参与芯片架构和软件平台的设计
适合对底层性能优化有深厚兴趣、精通C/C++和并行计算的技术专家
最低要求
计算机/电子/数学相关专业硕士及以上学历，3年或以上相关从业经验
精通 C/C++，具备出色的程序开发、设计、调试和调优能力
精通各种基本算法，对操作系统、计算机体系结构有深入的理解
良好的沟通和解决问题能力、时间管理能力、自我驱动能力、英文读写能力
工作职责
设计开发高性能计算加速算法，包括但不限于MoE、Attention、卷积、矩阵乘及相关的融合和量化
基于硬件特性进行极致性能分析和优化，制定通用性能调优策略，适配和调优各种主流框架和开源代码
深度分析各种实际应用，如生成式AI/大语言模型推理和训练等场景，发明和改进能发挥硬件优势的加速算法
和其他团队紧密合作，参与并影响芯片架构、编程模型和软件平台的设计和路线演进
优先资格
满足以下一种或多种条件者从优：
具备大模型推理或训练相关开源模块的开发经验，如 cutlass、Flash-Attention、FlashInfer、MoE、DeepGemm 等
熟悉主流框架，如 Pytorch、Tensorflow、vllm、sglang、TRT-LLM 等
熟悉大语言模型算法，如 LLaMa/Qwen/DeepSeek 等
具备坚实的并行编程基础：有 CUDA/OpenCL 相关项目经历
参与卷积、矩阵乘、矩阵分解、Normalize 等 AI 相关算子开发调优经验
深入参与软件架构设计和优化、性能分析和调优的项目经验
对可编程芯片（如 GPU/NPU/TPU/CPU）架构有深入理解，或有对应研发经历
对数值计算、线性代数相关算法有深刻的理解
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，涉及大模型和AI芯片，成长空间大
- 阿里巴巴平台资源丰富，技术影响力广泛
- 薪资竞争力强，福利完善
- 技术难度高，需要持续学习和创新
- 工作强度可能较大，尤其在项目关键期
缺点 / 挑战
- 需要跨团队协作，沟通成本较高
- 适合对高性能计算有热情、技术功底扎实、喜欢挑战的工程师
角色解读
- 技术专家路线：成为高性能计算领域的权威，主导核心算法优化
- 架构师路线：参与芯片架构设计，影响硬件和软件协同发展
- 管理路线：带领团队负责AI加速软件方向，向技术管理发展
- 设计并实现高性能计算加速算法，针对大模型训练和推理场景进行优化
- 基于硬件特性进行性能分析和调优，制定通用优化策略
- 与芯片架构团队合作，影响芯片设计和软件平台演进
- 精通C++，具备优秀的编程和调试能力
- 深入理解计算机体系结构、操作系统和并行计算
- 熟悉CUDA/OpenCL等并行编程，有AI算子开发经验
- 了解主流深度学习框架和大模型推理引擎
申请策略
- 了解阿里巴巴平头哥的业务方向，展示对AI芯片的兴趣
- 准备项目案例，突出性能优化成果
- 突出高性能计算项目经验，如算子优化、性能调优案例
- 强调C++编程能力和系统底层理解
- 展示大模型相关开源贡献或使用经验
- 深入学习CUDA编程和GPU架构
- 熟悉主流大模型推理框架，如vllm、TensorRT-LLM
- 了解AI芯片架构，如NPU、TPU
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 强调技术深度和实际效果，用数据说话
- 展示对底层原理的理解和优化思路
- 请介绍一个你做过的高性能计算优化项目
- 如何优化一个矩阵乘法的性能？
- 你对FlashAttention的理解是什么？
- 如何调试CUDA程序中的性能瓶颈？
- 你如何看待AI芯片的发展趋势？
职位点评
79
综合评分
前沿AI计算加速专家，技术成长空间大，薪资竞争力强，但工作强度可能较高。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、热爱挑战的工程师，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
阿里巴巴提供有竞争力的薪资和福利，但JD未明确具体薪资，补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
95较高
职位涉及前沿AI加速技术，技术成长空间大，且有机会影响芯片架构，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、CUDA、MoE、FlashAttention、vllm、GPU、NPU、TPU
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位要求现场办公，未提及弹性工作，工作强度可能较大，生活化动机满足度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
AI芯片是高速增长赛道，职位对技术发展有重要影响，意义感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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