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- 分布式训练
- 并行计算
- C/C++
- 算法工程化经验
1.基于新一代并行计算架构、RISC-V通用计算架构,负责设计、开发和优化底层算子库,以提升底层芯片的执行性能。
2.研究和探索自然语言处理大模型、扩散模型等流行深度学习算法在新一代计算架构芯片上的优化算法,通过算法改进和硬件优化实现更高的算法性能。
3.持续关注并追踪学术成果和前沿技术,尤其关注自然语言处理、图学习、时序预测等领域的算法论文,通过对业务需求的理解,推进并行计算架构在深度学习领域的应用。
任职要求
1.具备极佳的工程实现能力,熟悉C/C++、Python等常用开发语言。熟悉主流的深度学习平台,如tensorflow、pytorch、mxnet等,具备实际项目开发经验。
2.深入了解常见的大模型算法与模型,如GPT、BERT等,能够理解其原理和优化方法,并具备相应的实践经验。
3.具备在CPU或GPU上实现和优化高性能算子库的开发经验。
4.具备良好的团队合作精神,能够有效地与团队成员合作,共同完成项目任务。同时,具备较强的沟通能力,能够清晰地表达自己的想法和观点。
5.优先考虑有在AI及算法行业论坛发表过论文、在顶会上有论文发表或在行业中有一定影响力的候选人。
认证资质

何先生
竞争力分析


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页面更新时间:2025-03-11