AI for Science性能优化工程师-Seed

关于这个机会

1、负责AI4S模型（如MLFF、Cofolding等）的训练与推理性能优化，提升模型吞吐、资源利用率和整体计算效率； 2、基于PyTorch、CUDA、Triton等技术栈，分析和解决模型训练、推理过程中的性能瓶颈； 3、利用Torch.Compile、编译优化及算子融合等技术，持续提升模型执行效率和GPU利用率； 4、建立性能分析与Benchmark体系，使用Profiling工具定位系统热点并推动优化方案落地； 5、与算法、平台及科学计算团队紧密协作，共同推动AI4S模型和基础设施的性能演进。

任职要求

1、硕士学位及以上，计算机、软件工程、数学、物理等相关专业，3年以上AI系统性能优化工作经验； 2、熟练掌握Python和C++，具备扎实的软件工程能力和良好的编码习惯； 3、熟悉PyTorch训练与推理流程，具备模型性能优化的实际项目经验； 4、熟悉CUDA编程、GPU体系结构及性能分析工具（Nsight Systems、Nsight Compute、PyTorch Profiler等），能够独立完成性能瓶颈定位与优化； 5、具备Triton、Torch.Compile、分布式训练（FSDP、DeepSpeed等）相关经验，有训练加速、推理加速或GPU Kernel优化项目经验者优先。 加分项 1、具备CUDA Kernel开发或编译优化相关经验； 2、熟悉TorchInductor、TensorRT、XLA、TVM等技术； 3、具有大模型、科学计算或AI4S相关工作负载的性能优化经验。

内推申请说明

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