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崗位內(nèi)容描述
1、設(shè)計并執(zhí)行大模型在多種硬件平臺（如 NVIDIA GPU等）上的性能測試方案，涵蓋訓(xùn)練與推理階段；
2、構(gòu)建并維護模型性能 Benchmark 體系，覆蓋吞吐量、延遲、顯存占用、功耗等關(guān)鍵指標(biāo)；
3、利用 profiling 工具（如 Nsight、PyTorch Profiler、MindSpore Profiler）定位性能瓶頸，輸出可復(fù)現(xiàn)的測試報告
能力要求描述
學(xué)歷背景：計算機、電子工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷；25-35歲
技術(shù)經(jīng)驗：
熟悉 GPU 編程（CUDA、ROCm）或至少一種國產(chǎn) AI 芯片（如 Ascend、MLU）的開發(fā)與調(diào)優(yōu)流程；
熟悉常見大模型結(jié)構(gòu)（如 LLaMA、Qwen、DeepSeek、ChatGLM 等）及其訓(xùn)練/推理流程；
熟練掌握 PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM、vLLM 等訓(xùn)練/推理框架中的一種或多種；
熟悉性能調(diào)優(yōu)工具鏈，如 Nsight Systems、TensorBoard、Perfetto、Roofline 分析等；
編程能力：精通 Python，具備 C++/CUDA 開發(fā)能力者優(yōu)先；
加分項：
有 MLPerf、LM-Harness 等 Benchmark 經(jīng)驗；
參與過大模型在國產(chǎn)芯片上的遷移落地項目；
熟悉低精度訓(xùn)練（FP8、INT8）、KV-Cache 優(yōu)化、投機解碼、通信壓縮等推理優(yōu)化技術(shù)