【上海 AI算子开发与性能优化工程师招聘】-猎头顾问上海招聘信息-猎聘

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职位介绍: 岗位职责：负责自研平台的 AI/LLM 核心算子开发、移植和性能优化；开发CUDA风格算子kernel，并在后端中接入新算子，实现PyTorch op到kernel的参数检查shape推导、tensor分配和launch；进行kernel调优，包括thread/block映射、tiling、访存优化、local memory/cache使用、循环展开和同步策略；优化Transformer推理关键路径，包括 matmul/linear、RMSNorm、RoPE、softmax、embedding、SwiGLU、attention、argmax等；在仿真与真实硬件路径上验证算子行为，定位runtime、DMA、memory layout、kernel ABI相关问题；与编译器、runtime、RTL/FPGA团队协作，推动算子 ABI、kernel launch、内存模型和硬件特性的协同优化；建立并维护算子正确性测试，与CPU/CUDA reference对齐，覆盖多shape、多dtype、边界条件和随机输入；分析单算子性能和端到端模型性能，建立性能基线、profiling方法和回归测试；编写算子开发文档、调优记录，提升团队新增算子的效率；岗位要求： 3年以上AI算子、CUDA kernel、GPU 性能优化、HPC、AI编译器或异构计算相关经验；熟悉C/C++、Python，能独立阅读和修改PyTorch C++ extension相关代码；熟悉CUDA或类GPU编程模型，理解grid/block/thread、kernel launch、global memory、shared/local memory、reduction、tiling等概念；熟悉常见深度学习推理算子，理解Transformer/LLM 中 matmul、attention、RMSNorm、RoPE、softmax、activation、embedding等计算模式；具备性能优化能力，能够分析算子的计算量、访存量、并行度和瓶颈，并给出可落地的优化方案；熟悉Linux开发环境、Make/CMake/bash、调试工具和基本profiling方法；能够构建可靠的单元测试和数值对比测试，理解浮点误差、边界条件、shape sweep的重要性；有较强跨层调试能力，能从PyTorch调用、C++ 扩展、kernel参数、runtime launch到设备执行链路中定位问题；

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：电子/半导体/集成电路

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