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职位详情
1. 负责灵骏集群AI系统性能的分析与优化，支撑客户在多种AI作业场景下，于不同芯片平台及各类规模集群中的适配与性能提升，能够高效地通过工具化或产品化手段识别性能瓶颈，并提出切实可行的优化方案；
2. 面向主流深度学习框架、分布式训练及模型部署等典型场景，开展算子性能、通信效率、内存使用率等核心指标的调优工作，持续提升集群整体运行效能；
3. 构建AI系统性能模型并实施仿真，开发包括Roofline模型在内的性能分析工具，利用仿真结果指导系统架构设计和资源调度策略，为集群建设提供数据依据，同时推荐最优训练与部署配置，帮助用户实现高性能实践；
4. 主导性能分析工具的研发与迭代，实现系统级性能监控、瓶颈诊断和优化效果验证，输出专业性能分析报告，为团队及客户提供技术建议与支持。
职位要求
1. 熟悉深度学习框架（如PyTorch）以及分布式训练与推理框架（如DeepSpeed、FSDP、Megatron、vLLM、SGLang）；
2. 掌握常用AI系统性能分析工具（如Nsight、PyTorch Profiler等）；
3. 具备性能建模与仿真能力，了解Roofline模型等典型性能分析方法；
4. 有参与多模态生成式AI场景性能优化经验，或具备国产化芯片平台性能调优经历者优先。
2. 面向主流深度学习框架、分布式训练及模型部署等典型场景，开展算子性能、通信效率、内存使用率等核心指标的调优工作，持续提升集群整体运行效能；
3. 构建AI系统性能模型并实施仿真，开发包括Roofline模型在内的性能分析工具，利用仿真结果指导系统架构设计和资源调度策略，为集群建设提供数据依据，同时推荐最优训练与部署配置，帮助用户实现高性能实践；
4. 主导性能分析工具的研发与迭代，实现系统级性能监控、瓶颈诊断和优化效果验证，输出专业性能分析报告，为团队及客户提供技术建议与支持。
职位要求
1. 熟悉深度学习框架（如PyTorch）以及分布式训练与推理框架（如DeepSpeed、FSDP、Megatron、vLLM、SGLang）；
2. 掌握常用AI系统性能分析工具（如Nsight、PyTorch Profiler等）；
3. 具备性能建模与仿真能力，了解Roofline模型等典型性能分析方法；
4. 有参与多模态生成式AI场景性能优化经验，或具备国产化芯片平台性能调优经历者优先。
2026-08-18 14:53
IP属地：北京
职位福利
本科3-5年机器学习分布式训练大模型算法pytorchPyTorch Profilerdeepseed大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)模型加速/性能优化
阿里云计算有限公司
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