DataHub 关键词情报 · 数据更新至 2026-10-20
杭州工程与基础设施招聘信息
本页聚焦杭州工程与基础设施岗位，适合搜索具体城市和职能方向的用户查看公司、薪资和代表岗位。
活跃公司
- DeepSeek81 · 63.8%
- 摩尔线程34 · 26.8%
- 壁仞科技8 · 6.3%
- 阿里巴巴3 · 2.4%
- 智谱AI1 · 0.8%
热门地点
- 杭州127 · 100.0%
岗位方向
- 工程与基础设施127 · 100.0%
OPEN ROLES
代表岗位
前端 / 客户端开发工程师
负责DeepSeek网页版、开放平台等服务的迭代开发，探索Agent等新交互范式；深度参与前端设计与实现，持续优化体验，服务千万日活用户；负责DeepSeek iOS/Android端App的迭代开发，探索新交互范式
编译器开发工程师
设计、开发和维护GPU编译器，涵盖Graphics、CUDA、DSL Compiler等核心方向；负责前端MUSA IR的设计以及LLVM后端的开发与维护；设计并构建测试集，验证编译器实现的正确性、可靠性与稳定性
高性能计算工程师
基于壁仞GPU软件栈，开发大模型和多模态大模型推理框架及服务系统，进行模型部署优化；围绕并行策略、GPU通信、算子融合、量化压缩等技术，持续优化大语言模型推理性能；降低模型推理延迟，提升线上模型服务的吞吐量
Data Agent开发工程师
负责百炼平台Data Agent智能体相关功能的梳理、定位、设计、开发和产品化工作；负责追踪Data Agent前沿方向，聚焦核心技术的研究和突破；负责Data Agent相关的基础设施能力设计和工程开发工作
解决方案架构师-杭州
和商务配合，与各个行业、领域、场景的客户进行需求沟通，并结合其特性，对大模型的应用提供对应的解决方案；承担售前沟通，主导demo或poc工作，为项目签约和大模型商业化做出显著的贡献；协同商务、交付、研发等同事，把控项目的实施，并对最终成果负责
AI云服务解决方案架构师
主导AI云服务项目全流程，覆盖商机识别挖掘、需求深度调研、方案设计输出直至商业合作闭环全链路；深度参与商务进程，与客户、供应商、合作伙伴建立良好的协同关系；面向企业客户，深度参与前期客户接洽、需求挖掘、业务访谈，理解客户真实业务目标、业务流程与商业化诉求
GPU服务器产测工程师
执行GPU服务器整机产品测试工作；对GPU服务器整机产测脚本进行基本调试；对测试过程中发现的问题进行初步分析与验证；收集测试数据并撰写测试报告；具备对电脑架构和适配流程的系统性认识；熟悉电脑系统、软件及硬件相关技术
Agent 弹性计算研发工程师
深入研究员与开发者一线场景，主动识别真实需求，抽象为清晰方案并推动从定义到上线全过程；设计与开发各类API、SDK与管控面服务，将底层系统能力抽象为稳定易用的接口；开发节点的注册、状态维护、上下线与生命周期管理，保障大规模节点池稳定运转
Agent Infra 研发工程师
参与虚拟化环境方向，托管大规模 VM 集群，支持多样的操作系统配置和硬件方案；参与容器化方向，加固隔离、缩小逃逸面、降低沙箱资源占用量，适配用户需求以支持高效模型训练；参与临时存储方向，设计专供沙箱的块设备和共享卷方案
AI运维工程师
主导公司运维平台（CMDB、运维作业、可观测性等）的架构设计和开发；对接第三方开放平台、监控系统、仓库管理系统、采购系统等；与运维团队、采购团队、研发团队深度协作，不断完善运维开发需求
服务端开发工程师
深度参与重要研究线，与研究员紧密协作，承担核心开发工作，保障交付；大模型研究基座平台建设和优化，提高模型研究中的可观测、可视化等能力，大幅提升模型迭代与问题诊断效率；支持实验的稳定性，推动研究成果落地，并持续提升系统的可扩展性与鲁棒性
前端工程师
评审模型在前端任务上的多个候选实现，从实现正确性、架构设计、性能表现、对框架和浏览器特性的利用等方面判定优劣，给出可复核的依据，沉淀出优秀前端实现的标准；在前端方向设计有区分度的评测任务，制定清晰的验收标准与评分细则，定位模型短板，为模型迭代提供可解释的依据
AI平台运维工程师
面向高并发、大规模业务的Kubernetes集群或高性能分布式存储等平台基础设施提供专业的稳定性保障和全方位优化，支撑核心业务SLA达到99.99%+；负责持续完善和优化可观测体系，深入参与业务和平台层的监控建设、告警治理与排障工作，缩短MTTR
开发工程师-核心线上服务方向
负责DeepSeek线上服务及相关基建的各类研发工作；参与大模型API服务架构设计和持续迭代，进行性能、网络和数据库优化；搭建内部研发效能工具与平台；不断探索各种新技术，持续优化服务的可靠性、可扩展性、可观测性、可维护性
AI算力集群性能与可靠性工程师
负责AI超算集群中前沿加速卡、服务器、超节点等基础设施的日常运维开发工作，包括巡检、维修、故障定位与生命周期管理，缩短平均故障恢复时间（MTTR），保障集群持续稳定运行；负责新一代计算资源的快速交付与上线，完成节点的基线检查与性能调优、验证工作，确保资源能够高质量高性能投入生产
AI平台运维工程师
设计并维护十万卡GPU集群的稳定性，实现故障自愈，确保训练任务持续运行；优化资源调度策略，在算法快速迭代与生产环境稳定之间找到平衡；构建全方位的可观测性系统，监控GPU利用率、通信延迟、checkpoint耗时等关键指标
AI平台运维工程师
设计并实现十万卡集群的自愈系统，确保训练任务在硬件故障下持续运行；优化资源调度策略，平衡算法迭代的灵活性与生产环境的稳定性；构建大模型训练全链路的可观测性体系，实现GPU利用率、通信延迟等指标的透明化
服务端开发工程师
参与大模型研究中台、线上核心服务、数据仓库或code agent等方向的后端开发工作；与资深研究员协作，构建提升模型智能边界的工程基建；深度参与AI产品的创新迭代，让智能触达亿万用户；负责高并发或数据密集服务的开发与优化，确保系统稳定高效
AI算力集群性能与可靠性工程师
负责AI超算集群中前沿加速卡、服务器、超节点等基础设施的日常运维开发工作，包括巡检、维修、故障定位与生命周期管理，缩短平均故障恢复时间（MTTR），保障集群持续稳定运行；负责新一代计算资源的快速交付与上线，完成节点的基线检查与性能调优、验证工作，确保资源能够高质量高性能投入生产
线上核心服务开发工程师
负责大模型API服务架构设计和持续迭代，进行性能、网络和数据库优化；搭建内部研发效能工具与平台；不断探索各种新技术，持续优化服务的可靠性、可扩展性、可观测性和可维护性；与资深研究员协作构建用于提升模型智能边界的工程基建
服务端开发工程师（线上核心服务方向）
负责DeepSeek线上服务及相关基建的各类研发工作；面向数千万日活用户的大模型应用与API服务架构设计和持续迭代，进行性能、网络和数据库优化；搭建内部研发效能工具与平台；不断探索各种新技术，持续优化服务的可靠性、可扩展性、可观测性、可维护性
前端 / 客户端开发工程师
负责DeepSeek网页版、开放平台等服务的迭代开发，探索Agent等新交互范式；深度参与前端设计与实现，持续优化体验，服务千万日活用户；负责DeepSeek iOS/Android端App的迭代开发，探索新交互范式
服务端开发工程师
负责大模型研究平台的设计与研发，将研究流程抽象为高效、可靠、可复用的平台能力；深入研究员工作场景，主动识别问题并推动解决方案落地；建设研究员使用的工具与工作台，降低复杂流程使用门槛；负责核心系统架构设计与开发，提升稳定性、扩展性和可观测性
研发基础设施工程师
深入研发工程链路的各个层面，包括大型集群管理、运行时、文件系统、构建与打包分发、环境与镜像更新维护、即时编译（JIT）和CI/CD等，发现并解决影响团队迭代效率和稳定性的各类问题；积极搭建和维护各类自动化工具和工程基础设施，让研究和工程团队跑得更快、更稳
服务端开发工程师-线上核心服务
负责DeepSeek线上服务及相关基建的各类研发工作；面向数千万日活用户的大模型应用与API服务架构设计和持续迭代，进行性能、网络和数据库优化；搭建内部研发效能工具与平台；不断探索各种新技术，持续优化服务的可靠性、可扩展性、可观测性和可维护性
服务端开发工程师
负责DeepSeek线上服务及线下基建的各类服务端研发工作；深度参与大模型API服务架构设计和持续迭代，进行性能、网络和数据库优化；参与面向Agent的数据与执行环境基建，助力模型智能提升
服务端开发工程师（杭州）（toC API/数仓）
负责面向数千万日活用户的大模型应用与API服务架构设计和持续迭代，进行性能、网络和数据库优化；搭建内部研发效能工具与平台；不断探索各种新技术，持续优化服务的可靠性、可扩展性、可观测性和可维护性
IT基础设施工程师（系统硬件与网络方向）
探索业界最新硬件（GPU、CPU、SSD、网卡、服务器等），深入研究其实现细节，为选型和技术路线提供决策支持；建立硬件配置管理体系（品牌→型号→固件→参数），开发配置比对与自动下发工具，实现异构硬件的统一纳管
AI编译器开发工程师
AI编译器的设计和实现；AI模型性能分析和优化，分析性能瓶颈，改进编译优化算法；解决AI模型的编译和部署问题；算子适配和调优；软件质量维护和扩展；具备XLA/MLIR/TVM/TRITON等项目中的一个或多个实践经验
前端开发工程师
深度参与面向数千万日活用户应用的前端设计、性能、网络和体验优化；参与AI聊天机器人的新功能讨论和开发，随着模型能力的迭代，探索AI产品的更多可能性；不断探索各种新技术，持续优化工程的可靠性和可维护性
服务端高级研发工程师
深度参与面向数千万日活用户的服务架构设计，优化性能、网络和数据库，随着模型能力迭代探索AI产品的更多可能性；不断探索新技术，持续优化服务的可靠性、可扩展性和可观测性；搭建大规模数据管道
前端开发工程师
深度参与面向数千万日活用户应用的前端设计、性能、网络和体验优化；参与AI聊天机器人的新功能讨论和开发，随着模型能力的迭代，探索AI产品的更多可能性；不断探索各种新技术，持续优化工程的可靠性和可维护性
AI超算集群运维工程师
负责AI超算集群中前沿服务器、加速卡等基础设施的日常运维工作，包括巡检、维修、故障定位与生命周期管理，缩短平均故障恢复时间（MTTR），保障集群持续稳定运行；负责新一代计算资源的快速交付与上线，完成节点的基线检查与性能验证工作，确保资源能够高质量高性能投入生产
超算网络研发工程师
设计超大规模集群互联架构与路由策略，实现逐包多路径负载均衡和乱序收包处理机制；结合业务落地拥塞控制算法，解决PFC风暴、拥塞扩散等问题；构建端到端监控与tracing体系，主导大规模训练的网络故障诊断和性能回归分析
高级客户端开发工程师
负责 DeepSeek iOS / Android 客户端的功能开发与持续迭代；与产品团队紧密合作，灵活选用合适的技术打磨极致的用户体验；统招本科及以上学历；具备 iOS / Android 原生开发经验，熟悉 Swift / Objective-C 或 Kotlin / Java 等编程语言
SOC算子开发优化工程师（推理）
基于摩尔线程SOC和GPU开发AI算子库及算子模板；针对大模型训练或推理过程中的性能问题，协同基础软件及硬件联动设计；与架构、编译器、调试及优化工具团队深度协作，实现软硬件极致性能；为硬件架构、编译器、调试及优化工具提供反馈或改进建议，影响未来软硬件产品规划
GPU算子库开发
基于摩尔线程GPU开发AI算子库及算子模板；与架构、编译器、调试优化工具团队深度协作，实现软硬件极致性能；为硬件架构、编译器、调试优化工具提供反馈或改进建议，影响未来软硬件产品；计算机科学相关专业硕士以上学历或本科学历+3年相关工作经验
HIS存储测试工程师
负责存储部件（存储卡、硬盘）的导入测试、生命周期管理，结合数据库、大数据、AI训练等业务场景制定最优配置方案；优化测试策略，维护测试用例并执行，确保部件导入质量；设计开发面向AI训练场景的毫秒级高性能分布式存储系统（如基于Ceph、JuiceFS、MinIO），持续优化性能、成本与可靠性
GPU计算-AI算子库开发工程师
基于摩尔线程GPU开发AI算子库及算子模板；与架构、编译器、调试及优化工具团队深度协作，实现软硬件极致性能；为硬件架构、编译器、调试及优化工具提供反馈或改进建议，影响未来软硬件产品；计算机科学相关专业硕士以上学历或本科学历加3年相关工作经验
训推测试开发工程师
负责大规模分布式训练稳定性策略的开发与调试工作；负责大规模分布式训练可观测体系的开发与持续优化；负责大模型训练的系统接入及二次开发工作；为客户提供远程或现场的技术支持，解决大规模分布式训练中的技术问题
AI数据中心网络测试工程师
负责网络部件（交换机、光模块、网卡）的导入测试，优化测试策略，维护测试用例并执行，确保部件导入质量；负责AI数据中心集群网络的功能测试、性能测试、稳定性测试，针对AI推理和训练场景设计并执行测试用例
智算网络通信工程师/专家
设计和实现基于摩尔线程GPU的高性能通信库（如类NCCL架构），支持多GPU间及跨节点的高效通信，满足AI训练、科学计算、数字孪生等场景的极致性能需求；参与GPU硬件架构协同设计，定义片上网络（NoC）、片间互联（MUSA Link）及对外RDMA网络接口，推动软硬件一体化优化，影响未来产品路线
IT桌面运维工程师
为员工提供桌面设备（PC、笔记本电脑、打印机等）的安装、配置、维护和故障排除支持；解决操作系统（Windows、macOS、Linux等）和办公软件（如Microsoft Office、邮件客户端等）的相关问题
数据中心高级运维工程师
负责数据中心技术支撑及运维管理，包括服务器硬件、网络设备的运维评估、监控、调优、诊断、硬件性能优化及工具化开发等；优化运维流程与能效管理，提升IT设备运行稳定性；快速响应集群故障，实施应急措施，确保服务连续性和数据安全性
AI超算集群运维工程师
负责AI超算集群中前沿服务器、加速卡等基础设施的日常运维工作，包括巡检、维修、故障定位与生命周期管理，缩短平均故障恢复时间（MTTR），保障集群持续稳定运行；负责新一代计算资源的快速交付与上线，完成节点的基线检查与性能验证工作，确保资源能够高质量高性能投入生产
高级运维开发工程师
深度参与基础设施日常管理，包括资源调度管理、扩容规划和实施、可观测性建设、可靠性保障；深度参与算力基础设施在大模型训推场景中涉及的存储、网络、算力等各类性能的极致优化；对AI相关基础设施前沿技术进行持续的研究探索和技术储备
AI超算集群运维工程师
负责AI超算集群中前沿服务器、加速卡等基础设施的日常运维工作，包括巡检、维修、故障定位与生命周期管理，缩短平均故障恢复时间（MTTR），保障集群持续稳定运行；负责新一代计算资源的快速交付与上线，完成节点的基线检查与性能验证工作，确保资源高质量高性能投入生产
Agent数据策略工程师
设计并构建高质量的Agent评测数据集，能够精准区分不同模型的能力边界；针对Agent的规划、工具调用、多轮交互、指令跟随等核心能力构建多样化测试场景与用例；持续迭代评测标准，确保评测体系跟进业界前沿并反映真实用户需求
数据中心高级运维工程师
负责数据中心技术支撑及运维管理工作，包括服务器硬件、网络设备的运维评估、监控、调优、诊断及性能优化；开发自动化运维工具，优化运维流程与能效管理，提升IT设备运行稳定性；快速响应集群故障，实施应急措施，确保服务连续性和数据安全性
数据中心高级运维工程师
负责数据中心技术支撑及运维管理工作，包括服务器硬件、网络设备的运维评估、监控、调优、诊断及工具化开发等；快速响应集群故障，实施应急措施，确保服务连续性和数据安全性；推动数据中心安全合规运营，识别风险并建立管理机制，不断降低风险，提高效率
深度学习研发工程师
设计研发面向AGI的网页理解与抽取算法，完成网页全维度内容理解，实现对文本、图片等核心内容的精准提取；设计agent驱动的网页抽取自动化处理流程，搭建数据标注、效果评测、模型迭代的自动化闭环
GPU编译器工程师
从编译器角度参与GPU ISA和架构设计；设计、开发和维护前端和后端编译器；设计测试集，验证编译器实现的正确性和可靠性；负责编译器性能优化工作；计算机科学硕士以上学历，或本科学历加3年编译器相关工作经验
AI算力集群网络工程师
主导AI算力集群（GPU集群）的网络方案设计，重点优化高性能计算及分布式训练场景的网络架构；负责RoCE网络/IB网络的全栈设计与实现，包括无丢包网络的构建，确保低延迟、高吞吐；完成交换机选型、拓扑设计、配置部署（重点厂商：NVIDIA/新华三/浪潮/锐捷等）
GPU计算-AI算子库开发工程师
基于摩尔线程GPU开发AI算子库及算子模板；与架构、编译器、调试及优化工具团队深度协作，实现软硬件极致性能；为硬件架构、编译器、调试及优化工具提供反馈或改进建议，影响未来的软硬件产品；计算机科学相关专业硕士以上学历，或本科学历加3年相关工作经验
编译器工程师
设计、开发和维护GPU编译器，包括Graphics、CUDA、AI Compiler等方向；前端MUSA IR的设计，LLVM后端的开发；设计测试集，验证编译器实现的正确性和可靠性；从编译器的角度参与GPU ISA和架构设计
GPU编译器工程师
从编译器的角度参与GPU ISA和架构设计；设计、开发和维护前端和后端编译器；设计测试集，验证编译器实现的正确性和可靠性；负责编译器优化工作；计算机科学硕士以上学历，或本科学历加3年编译器相关工作经验
AI算子开发工程师
基于摩尔线程GPU开发AI算子库及算子模板；与架构、编译器、调试及优化工具团队深度协作，实现软硬件极致性能；为硬件架构、编译器、调试及优化工具提供反馈或改进建议，影响未来的软硬件产品；计算机科学相关专业硕士以上学历，或本科学历加3年相关工作经验
资深编译器工程师
从编译器角度参与GPU ISA和架构设计；设计、开发和维护前端和后端编译器；设计测试集，验证编译器实现的正确性和可靠性；负责编译器性能优化；计算机科学硕士以上学历，或本科学历加3年编译器相关工作经验
GPU高性能通信工程师
与内核驱动团队紧密合作，基于RDMA构建高速通信库；优化IO通信系统，提升计算场景数据读取效率；优化MPI或其他通信库，加速训练场景多机通信；持续分析性能瓶颈并提出改进方案；计算机、软件工程或相关专业，本科及以上，3年以上相关经验
训推测试开发工程师
开发并调试大规模分布式训练稳定性策略；构建并优化分布式训练可观测体系；完成大模型训练接入与功能开发；提供远程或现场技术支持，解决客户分布式训练难题；编写并维护技术文档、故障指南与最佳实践；调研业界最新分布式训练技术与方案
开发者技术（算子开发优化）
负责AI模型在摩尔线程芯片的适配与性能优化，助力客户业务落地；与客户技术团队并肩攻克摩尔技术栈中最复杂的技术难题；提供GPU架构、AI算法、软件架构等优化方案，实现极致GPU加速；跟踪大模型推理、训练、编译器优化及硬件加速前沿动态，持续迭代软硬件产品
开发者技术（算子开发优化）
负责AI模型在摩尔线程芯片上的适配与性能优化，支持客户业务落地；与客户技术团队并肩解决使用摩尔技术栈时的复杂技术难题；提供GPU架构、AI算法、软件架构优化方案，实现极致GPU加速；跟踪大模型推理、训练、编译器优化及硬件加速前沿动态，持续改进软硬件产品
GPU内核驱动开发工程师
负责Linux/Windows平台GPU内核驱动架构设计、编码、调试与优化，覆盖图形与计算模块；主导x86_64/ARM64/RISC-V等多架构及国产OS的驱动移植、性能分析与功耗调优
深度学习框架开发工程师
参与主流机器学习框架与摩尔线程软硬件栈的对接，完成模型训练、推理与部署；研究并实现单GPU及分布式训练技术，包括并行与异构计算设计、开发与性能优化；研究并实现面向摩尔线程自研GPU的模型优化与压缩方法
AI算子库及高性能计算工程师
基于摩尔线程GPU构建MUSA通用计算核心软件栈与生态基石；为AI训练推理、科学计算、物理仿真开发极致优化核心算子库；跨团队协同硬件架构设计，推进软硬协同深度优化；计算机、数学、物理、高性能计算等相关专业本科及以上学历
AI编译器开发工程师
负责AI模型在摩尔线程芯片的适配及性能优化，支撑客户业务落地；与客户技术团队并肩解决使用摩尔技术栈的复杂技术难题；提供GPU架构、AI算法、软件架构优化方案，实现极致GPU加速；跟踪大模型推理、训练、编译器优化与硬件加速前沿动态，持续改进软硬件产品
GPU计算-AI算子库开发工程师
基于摩尔线程GPU开发AI算子库及算子模板；与架构、编译器、调试&优化工具团队深度协作，实现软硬件极致性能；为硬件架构、编译器、调试&优化工具提供反馈或改进建议，影响未来产品；计算机科学相关专业硕士及以上，或本科+3年相关经验
智算网络工程师
设计并实施数据中心智算网络架构，确保满足AI训练与推理的高带宽低延迟需求；维护与优化RDMA/IB/RoCE网络，提升网络性能与稳定性；分析AI业务流量特征，持续调优网络拓扑与参数；与服务器、存储及AI算法团队协作，保障整体算力平台高效运行
GPU编译器工程师
从编译器角度参与GPU ISA及架构设计；设计、开发与维护编译器前端与后端；设计测试集，验证编译器正确性与可靠性；持续优化编译器性能；计算机科学硕士或本科+3年编译器经验；强烈意愿深耕编译器领域
新型AI硬件系统架构师
根据芯片使用场景与性能目标，撰写系统级AI硬件产品需求文档；组织ODM及创新硬件供应商完成整机系统方案设计；针对大模型训练/推理需求，提出计算、网络、存储端优化方向；驱动软件团队将性能压榨至硬件极限，实现行业SOL领先
AI软件性能优化工程师/专家
深度分析AI场景全链路性能瓶颈，提出跨业务、算法、软件、硬件的综合优化方案；主导分布式训练与并行计算加速，实现模型推理与训练性能最大化；与算法、硬件、业务团队协同，推动优化方案落地并持续迭代
开发者技术（算子开发优化）
负责AI模型在摩尔线程芯片的适配与性能优化，助力客户业务落地；与客户技术团队并肩攻克最复杂的技术挑战；提供GPU架构、AI算法、软件架构等优化方案，实现极致GPU加速；跟踪大模型推理、训练、编译器优化及硬件加速前沿，持续迭代软硬件产品
分布式训练工程师
基于公司生态，为NLP、CV、音视频、多模态及推广搜场景搭建大规模分布式机器学习系统；负责业务交付中单机多卡、多机多卡的精度与性能调优；研究行业领先的超大规模分布式策略，攻克大模型落地的工程挑战
分布式训练工程师
基于公司生态，为NLP/CV/音视频/多模态/推广搜等场景构建大规模分布式机器学习系统；解决业务交付中单机多卡、多机多卡的精度与性能瓶颈；研究行业领先的超大规模分布式策略，攻克大模型落地的分布式工程挑战
GPU 编译器工程师
为壁仞自研 GPU 架构开发编译器；优化 AI 算子在壁仞 GPU 上的性能；两年以上基于 LLVM 的编译器开发经验；熟悉一种以上硬件架构，如 CPU 或 GPU；了解编译器性能分析和调优的常用方法
AI 解决方案 FAE 工程师/专家
基于壁仞芯片产品与客户进行需求沟通、方案讨论，配合 BD 进行产品技术宣讲；驻客户现场完成产品导入、技术咨询、现场技术问题定位和排查及产品交付等工作；熟悉 AI 芯片和行业应用，对外进行一定的培训赋能
GPU 互联软件工程师
设计，开发和支持多 GPU 的驱动程序和软件；与其他软件工程师一起对驱动和支持软件进行设计和开发，提供对多 GPU（南向互联和北向互联）的支持；和软硬件工程师协调解决软硬件架构问题，为下一代芯片提供高性能、低延迟、高可靠性的大集群软件解决方案
软件库性能优化工程师/架构师
负责 AI 模型的算子开发与优化工作；进行推理或者训练模型的端到端性能调优；与软硬件架构师合作探索软件流程及架构；驱动并解决跨团队的性能瓶颈问题；计算机或电子信息类专业本科及以上学历；具备 CUDA、OpenCL 等高性能并行编程能力
IT桌面运维工程师
为员工提供桌面设备（如PC、笔记本电脑、打印机等）的安装、配置、维护和故障排除支持；解决操作系统（Windows、macOS、Linux等）和办公软件（如Microsoft Office、邮件客户端等）的相关问题
核心系统研发工程师
负责大语言模型AI基础设施的系统工程优化，榨干硬件点滴性能以加速模型研究；在特定领域（高性能计算、RDMA网络、模型框架、算子编译器等）发挥专业优势，从不同维度优化系统；以开阔的架构视野灵活选择合适技术构建系统，推动大模型训练效率达到极致
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