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崗位職責(zé)
基于英偉達(dá)A100、華為昇騰910B等GPU硬件平臺，完成AI應(yīng)用的部署優(yōu)化與二次開發(fā)，保障大模型及業(yè)務(wù)算法在異構(gòu)計算環(huán)境下的高效運(yùn)行；
使用TensorFlow/PyTorch等框架實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)場景算法模塊開發(fā)，并結(jié)合GPU架構(gòu)特性（如CUDA、MindSpore）進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)，提升模型訓(xùn)練與推理效率；
結(jié)合LLaMA/GLM等大模型及RAG技術(shù)，構(gòu)建基于GPU加速的檢索增強(qiáng)生成系統(tǒng)，負(fù)責(zé)模型微調(diào)和算力資源調(diào)度優(yōu)化；
開發(fā)面向GPU集群的工作流自動化工具，優(yōu)化MCP框架在A100/910B平臺的部署流程，提升大規(guī)模模型訓(xùn)練與推理的工程化落地效率；
輸出GPU環(huán)境下的標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)文檔、API接口文檔及算力資源配置指南；
與跨職能團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動大模型技術(shù)在A100/910B硬件平臺的產(chǎn)品化落地，主導(dǎo)技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)場景結(jié)合；
持續(xù)跟蹤GPU加速計算、異構(gòu)計算架構(gòu)及AI領(lǐng)域最新進(jìn)展，結(jié)合業(yè)務(wù)需求提出基于硬件特性的創(chuàng)新解決方案。
任職要求
5年以上AI應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，其中2年以上基于英偉達(dá)A100或華為昇騰910B平臺的部署/調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)，完整參與過至少2個大規(guī)模AI項(xiàng)目的全生命周期（從算法研發(fā)到硬件落地）；
熟悉GPU架構(gòu)特性，掌握CUDA編程、TensorRT/MindStudio模型優(yōu)化工具，能獨(dú)立完成模型在A100/910B上的性能調(diào)優(yōu)（如算子優(yōu)化、內(nèi)存管理、并行計算調(diào)度等）；
精通TensorFlow/PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架，具備大模型（如LLaMA、GLM）微調(diào)和分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，熟悉LoRA/P-Tuning等參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)；
熟悉Diffy等低代碼平臺，能基于GPU環(huán)境完成AI應(yīng)用的本地化部署、權(quán)限配置及插件開發(fā)，具備工作流編排實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)；
掌握Prompt工程優(yōu)化、知識庫對接及向量數(shù)據(jù)庫（Milvus/Pinecone）應(yīng)用，有RAG系統(tǒng)構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
具備良好的工程化思維，能獨(dú)立設(shè)計并開發(fā)GPU集群管理工具或自動化腳本，提升算力資源利用率；
加分項(xiàng)：
有電力設(shè)備數(shù)據(jù)分析、故障預(yù)測等垂直領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)，或基于A100/910B的行業(yè)解決方案落地案例；
熟悉華為昇騰生態(tài)（如Atlas系列硬件、MindSpore框架）或英偉達(dá)AI Enterprise套件；
發(fā)表過GPU加速計算、大模型工程化相關(guān)技術(shù)論文或?qū)＠?br>其他信息
團(tuán)隊(duì)氛圍：技術(shù)驅(qū)動型團(tuán)隊(duì)，專注AI大模型工程化落地，提供行業(yè)前沿硬件資源與技術(shù)支持；
發(fā)展空間：參與核心項(xiàng)目研發(fā)，接觸A100/910B等高端算力資源，可獨(dú)立主導(dǎo)技術(shù)方向與架構(gòu)設(shè)計。