岗位职责：
1.承担算力接入前的测试工作，涵盖整机压力测试、部件性能评估，以及多机训练/推理场景下单集群内多品牌设备混合部署的验证。
2.主导GPU软硬件协同中的复杂故障排查与性能问题定位，并推动问题闭环解决。
3.开展GPU压测工具、监控系统及故障诊断工具的研发与持续优化。
4.对主流AI模型和应用在新型异构计算平台上的运行性能进行评测与深度分析。
5.研判大规模LLM在训练与推理过程中所面临的异构硬件瓶颈，提出面向下一代的AI异构系统架构优化建议，助力大模型高效扩展。

任职要求：
1.具备GPU异构组件引入相关经验，或拥有主流AI芯片厂商在GPU应用开发与性能调优方面的实践背景，能够独立完成方案设计、技术对接及现场问题攻关。
2.熟悉GPU/AI专用芯片的硬件实现原理与芯片架构，了解配套服务器系统的设计逻辑，有NVIDIAGPU、AMDGPU等至少一种主流GPU架构经验者优先。
3.精通Python、C++语言及Linux开发环境，熟练运用CUDA进行编程开发；具备Cutlass、Triton等框架下的性能调优经验者优先；掌握常用性能分析工具的使用与数据解读方法。
4.熟练使用主流AI框架（如PyTorch、TensorFlow），熟悉大模型训练框架（如Megatron、DeepSpeed）和推理框架（如SGLang、vLLM）。
5.深入理解常见大模型的网络结构与算法机制，掌握训练与推理环节的核心工程优化手段。
6.具备良好的学习适应力和抗压能力，能快速响应行业变化；具备出色的跨团队协作意识与沟通表达能力。