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职位描述 为大规模分布式训练/推理、llm等多种重计算任务设计和实现分布式计算方案，并对各类任务进行定制化优化。具体工作包括且不限于： 1，搭建分布式高性能计算框架，研究和实验新的分布式计算技术，基于主流分布式框架进行研发和优化 2，分析和优化训练计算效率，通过gpu算子优化、异步并发、io优化等方式减少计算耗时 3，设计和优化网络架构，对各种任务partition和并行方式进行性能调优 4，领导和指导团队中的研究人员和工程师，共同解决大规模分布式计算中的挑战 职位要求 1，硕士及以上学历，计算机/软件工程等相关专业，3年以上工作经验（或相关专业博士）； 2，对tensorflow/pytorch等主流框架的架构设计及优化技术有比较深入的理解，比如算子融合、量化、xla、计算图优化等 3，有丰富的c++开发经验或精通python，有很好的系统基础和扎实的编码功底，具有较强的工程实现能力 4，对计算机体系结构有较为深入的理解或丰富的经验，熟悉大规模并行计算/异构计算/高性能计算； 5，具备较强的沟通能力，团队驱动能力和独立工作能力，能带领和协调团队推动方案完成