大模型集群仿真研究员

参与大模型推理系统的设计、开发与优化，提升推理性能与资源利用率；

负责大模型分布式推理、并行计算相关技术的研发与落地；

针对高性能计算场景进行算法实现、性能分析与调优；

参与异构推理系统的性能评估与系统优化；

跟踪大模型推理系统前沿技术，推动团队技术能力持续提升；

与算法、系统、硬件等团队紧密协作，保障项目高效推进。

1、计算机相关本科以上毕业者，或有相关同等研究经历者
2、具备大模型，分布式计算，高性能计算知识基础和开发经验，有实践项目经历优先
3、具备扎实的编程实现能力，熟练使用C++/Python等编程语言
4、具备良好的团队合作精神，沟通能力；有较好的学术视野和开拓精神

【加分项】
1、熟悉常见的大模型算法，如LLaMA/Qwen/DiT
2、熟悉大模型并行推理，如TP/SP/EP
3、熟悉异构推理系统系统性能评估
4、了解DeepSeek/KIMI/GLM推理系统设计以及性能分析
5、熟悉计算机体系结构，了解GPU/CPU算法性能分析
6、有领域知名会议/期刊论文发表