职位详情
岗位职责
1. 智算基础设施部署与优化
- 负责AI算力硬件(GPU/NPU集群)及PaaS平台的大规模部署、组网架构设计与性能调优(如RDMA网络优化)
- 主导算力交付的可用性评估,建立性能基线标准并提出针对性优化策略
2. 大模型算力选型与适配
- 根据业务场景需求(如训练/推理延迟、吞吐能力、成本控制),为千亿级大模型(如DeepSeek 67B/130B)提供算力架构建议(芯片类型/集群规模)及模型精度方案(FP8/BF16/INT8量化)
- 针对主流开源模型(LLaMA、ChatGLM、DeepSeek等)开展算力适配优化,落地算子融合、编译优化、显存压缩等关键技术
3. 算力使用及性能瓶颈优化
- 诊断算力资源不足或模型性能瓶颈的根本原因,推动并参与应用层服务改进或数智中台功能迭代(如自动弹性伸缩、资源调度策略),主导实施性能提升方案
任职要求
1. 基础要求
- 计算机/电子工程/人工智能相关专业,硕士及以上学历
- 3年以上AI算力基础设施或大模型部署优化经验
2. 算力工程能力
- 熟悉 GPU/昇腾910B等AI芯片特性,具备集群部署实践经验
- 掌握 Kubernetes/Docker容器化部署技术,熟悉InfiniBand/RoCE高性能网络调优方法
3. 模型优化能力:
- 具备扎实的编程能力、数据结构与算法基础,熟练使用Python或C++进行高性能开发
- 熟悉至少一种主流深度学习框架(PyTorch/TensorFlow/Caffe)
- 了解常用LLM应用框架(Langchain, llamaindex等)的设计逻辑和应用场景
- 掌握大模型量化压缩技术,并对分布式训练框架(Megatron/DeepSpeed)有原理层面和代码实现的理解
加分项:
1. 具备主流模型算子级别优化经验(CUDA开发)
2. 主导过千亿参数大模型的生产环境部署项目(如LLaMA-2 70B、DeepSeek 67B)
3. 在大模型应用或训练推理框架开源项目中有社区贡献记录
1. 智算基础设施部署与优化
- 负责AI算力硬件(GPU/NPU集群)及PaaS平台的大规模部署、组网架构设计与性能调优(如RDMA网络优化)
- 主导算力交付的可用性评估,建立性能基线标准并提出针对性优化策略
2. 大模型算力选型与适配
- 根据业务场景需求(如训练/推理延迟、吞吐能力、成本控制),为千亿级大模型(如DeepSeek 67B/130B)提供算力架构建议(芯片类型/集群规模)及模型精度方案(FP8/BF16/INT8量化)
- 针对主流开源模型(LLaMA、ChatGLM、DeepSeek等)开展算力适配优化,落地算子融合、编译优化、显存压缩等关键技术
3. 算力使用及性能瓶颈优化
- 诊断算力资源不足或模型性能瓶颈的根本原因,推动并参与应用层服务改进或数智中台功能迭代(如自动弹性伸缩、资源调度策略),主导实施性能提升方案
任职要求
1. 基础要求
- 计算机/电子工程/人工智能相关专业,硕士及以上学历
- 3年以上AI算力基础设施或大模型部署优化经验
2. 算力工程能力
- 熟悉 GPU/昇腾910B等AI芯片特性,具备集群部署实践经验
- 掌握 Kubernetes/Docker容器化部署技术,熟悉InfiniBand/RoCE高性能网络调优方法
3. 模型优化能力:
- 具备扎实的编程能力、数据结构与算法基础,熟练使用Python或C++进行高性能开发
- 熟悉至少一种主流深度学习框架(PyTorch/TensorFlow/Caffe)
- 了解常用LLM应用框架(Langchain, llamaindex等)的设计逻辑和应用场景
- 掌握大模型量化压缩技术,并对分布式训练框架(Megatron/DeepSpeed)有原理层面和代码实现的理解
加分项:
1. 具备主流模型算子级别优化经验(CUDA开发)
2. 主导过千亿参数大模型的生产环境部署项目(如LLaMA-2 70B、DeepSeek 67B)
3. 在大模型应用或训练推理框架开源项目中有社区贡献记录
2026-06-27 12:26
IP属地:北京
职位福利
硕士5-10年大模型算法模型加速/性能优化Python

中电信人工智能科技(北京)有限公司
不需要融资 · 1000-9999人


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