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GPU性能工程师

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地点：远程薪资：$315,000-$560,000 日期：2026-01-29

岗位摘要

设计和实施为Claude提供动力的基础系统；在空前规模上最大化GPU利用率和性能；开发尖端优化技术，直接赋能新模型能力并显著提升推理效率；在硬件与软件的交汇处工作，实施从自定义内核开发到分布式系统架构的最新技术

岗位职责

设计和实施为Claude提供动力的基础系统
在空前规模上最大化GPU利用率和性能
开发尖端优化技术，直接赋能新模型能力并显著提升推理效率
在硬件与软件的交汇处工作，实施从自定义内核开发到分布式系统架构的最新技术
工作涵盖整个技术栈，从低层张量核心优化到协调数千个GPU的完美同步
共同设计面向下一代硬件架构的注意力机制和算法
为新兴量化格式和混合精度技术开发自定义内核
为多节点GPU集群设计分布式通信策略
优化前沿语言模型的端到端训练和推理流程
构建性能建模框架以预测和优化GPU利用率
实施内核融合策略以最小化内存带宽瓶颈
为行星级分布式训练基础设施构建弹性系统
分析并消除生产服务基础设施中的性能瓶颈
与硬件供应商合作，影响未来加速器能力和软件栈

任职要求

拥有大规模GPU编程和优化的深厚经验
以影响力为导向，热衷于实现可衡量的性能突破
能够驾驭从硬件接口到高级机器学习框架的复杂系统
享受协作解决问题和结对编程
希望在有现实影响力的最先进语言模型上工作
关心工作的社会影响
在需要自行定义前进道路的模糊环境中茁壮成长
熟悉ML编译器和框架（如PyTorch/JAX内部原理、torch.compile、XLA、自定义算子）
具备性能工程经验（如内核融合、内存带宽优化、使用Nsight进行分析）
熟悉分布式系统（如NCCL、NVLink、集体通信、模型并行）
了解低精度技术（如INT8/FP8量化、混合精度技术）
有生产系统经验（如大规模训练基础设施、容错、集群编排）