千问事业部-大模型算子技术专家/高级技术专家-杭州/北京/广州

关于这个机会

1. 参与大模型训练、推理核心算子的设计、开发与性能优化，覆盖Attention、MLP、MoE GEMM、RMSNorm、RoPE、Sampling、KV Cache读写、量化/反量化等关键算子，支撑千亿/万亿参数模型的低延迟、高吞吐推理； 2. 面向NVIDIA、AMD及其他通用AI加速硬件，研发高性能Kernel实现方案，充分利用Tensor Core、Shared Memory、异步流水、Persistent Kernel等硬件能力，持续提升算子吞吐、延迟和资源利用率； 3. 参与FP8、FP4、INT8、INT4等低比特推理相关算子研发与优化，推动量化算子、算子融合、图级优化与推理框架协同落地，降低端到端推理成本； 4. 针对线上真实负载开展系统化性能分析、Benchmark、性能归因与问题定位，解决算子性能瓶颈、稳定性和工程化落地问题，沉淀可复用的优化方法和工程实践。

任职要求

1. 精通C++/CUDA/Python，具备扎实的计算机体系结构、并行计算和高性能计算基础，能够独立完成复杂GPU Kernel的设计、实现、调优和工程化落地； 2. 深入理解GPU硬件架构与性能优化方法，熟悉Tensor Core、Memory Hierarchy、Shared Memory、Register、Warp Scheduling、异步流水等机制，具备系统化性能分析和瓶颈定位能力； 3. 熟悉大模型推理核心算子，包括Attention、MLP、MoE GEMM、RMSNorm、RoPE、Sampling、KV Cache读写、量化/反量化等，有实际优化经验者优先； 4. 熟练使用Nsight Compute、Nsight Systems、Nsys等性能分析工具，能够针对真实业务负载开展性能归因、Benchmark建设和端到端优化； 5. 熟悉Triton、CUTLASS/CuTe、FlashAttention、FlashInfer、TensorRT-LLM、vLLM、SGLang等生态中的任一技术栈，有开源贡献或生产级优化经验者优先。

内推申请说明

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