职位描述
1. 参与主流机器学习框架（如PyTorch和PaddlePaddle）与摩尔线程软硬件栈的对接，模型训练、推理和部署；
2. 参与机器学习单GPU以及分布式训练技术的研究与实现，如各种并行与异构计算技术的设计、开发以及与性能优化；
3. 参与研究并实现适合摩尔线程自研GPU的模型优化和压缩方法。任职要求
1. 熟悉Linux开发环境，精通C++和Python，具备良好扎实的算法基础、良好的编程风格和系统设计能力；
2. 深入理解典型的深度学习算法（如CV和NLP模型），主流深度框架（如TensorFlow、PyTorch、MxNet、Caffe、PaddlePaddle等）开发或优化经验；
3. 有深度学习编译器（如XLA、TVM、MLIR）等软件栈的开发经验；
4. 精通分布式训练技术，有参数服务器、多维并行、显存交换等技术的深入研究与开发者可优先考虑；
4. 有机器学习模型性能调优和模型压缩（量化、剪枝、蒸馏、NAS等）经验者可优先考虑；
5. 精通并行计算通信库（如MPI），有丰富的CUDA并行编程和典型机器学习算子开发经验者可优先考虑；
6. 有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。
