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职位搜索/智谱/高性能推理优化算法工程师
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智谱 (GLM)

职位信息

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

深度学习高性能计算GPU编程并行计算AI模型优化算子开发
💡

核心评价

AI大模型底层高性能优化核心岗,技术前沿成长快,薪资预期高,需北京现场办公。

高性能推理优化算法工程师

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:19 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位专注于AI模型(特别是大语言模型和多模态模型)在GPU上的高性能计算优化
你将负责核心算子的开发与极致性能调优,通过分析GPU性能瓶颈、应用前沿优化技术(如模型量化、算子融合等),来支撑训练和推理场景的高效运行
这是一个对GPU编程、并行计算和深度学习底层优化有深度要求的技术岗位

✓工作职责

高性能算子开发与优化:负责AI模型(尤其是大语言模型及多模态模型)在GPU上的核心算子(Kernel)的设计、开发与极致性能优化,支撑训练和推理场景的高效运行
性能分析与调优:深入分析GPU应用程序的性能瓶颈,通过优化内存访问模式、线程调度、执行效率等手段,显著提升计算密集型任务的吞吐量和降低延迟
技术集成与应用:研究并应用业界前沿的优化技术(如模型量化QAT/PTQ、算子融合、动态形状支持、FlashAttention等),并将其集成至推理/训练引擎

⭐最低要求

编程能力:具备3年及以上GPU编程与高性能计算优化经验,深入理解GPU架构、并行计算原理、计算机体系结构,具备高性能计算内核的开发与优化经验
精通C/C++,具备扎实的编程基础、良好的编程风格和丰富的调试经验
熟练掌握Python
熟悉Linux开发环境
性能优化经验:能够熟练使用Nsight Compute、Nsight Systems等GPU性能分析工具,有实际的性能优化案例和成果,能独立定位和解决复杂的性能问题
算法基础:熟悉基础数学函数、线性代数、矩阵运算、数值计算等数学库相关算法,了解深度学习常见算子的计算方式
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