职位描述
1、面向GPU/昇腾架构开展算子性能画像、热点定位与优化，持续提升吞吐与时延稳定性。
2、结合训练与推理场景，协同框架与编译链路进行内核调优、算子融合、内存访问与并行策略优化。
3、建设性能基线与度量方法，沉淀可复用的优化范式与最佳实践，推动持续优化闭环。任职要求
1、理解计算图、并行化、向量化、内存层次与缓存友好性等关键要点；
2、针对目标硬件做深度调优：Occupancy、Memory Coalescing、Shared Memory等；
3、建立算子性能基线（Baseline）与回归体系，持续追踪吞吐、延迟、显存占用；
4、能独立完成性能分析、问题定位与优化落地，结果导向，热情好学，善于沟通协作与知识沉淀；
5、熟悉主流的性能分析工具，熟悉性能优化基本流程和步骤；
6、有较强的学习能力。
加分项：
1、在两种及以上平台完成过端到端算子优化经验；
2、有 Attention、GEMM、MoE 等核心算子的手搓或深度优化经验。
