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职位介绍: 岗位职责 · 全栈生态路线规划：主导AI芯片软件栈（驱动、运行时 Runtime、异构算子库、AI编译器、量化/压缩工具链）的成熟度评估与全生命周期 Roadmap 规划；对标业界主流生态（如英伟达 CUDA/Triton、华为 Canna），定义全栈工具链的平台级迭代方向。 · 易用性（UX）与无缝迁移定义：针对大模型（LLM、多模态）及传统深度学习网络，定义“零/低代码一键迁移”的技术标准与评测体系；设计自动化算子映射与平替机制，将客户从旧生态迁移到公司硬件的改动量（Migration Effort）降低。 · 集群级分布式软件特性定义：深入异构计算前沿，定义大模型千卡/万卡规模下的分布式训练/推理软件特性。包括但不限于：流水线并行（PP）、张量并行（TP）、上下文并行（CP）、KV Cache优化等策略的工具化配置，以及大模型长文本（Long Context）推理优化特性。 · 高标准技术资产与开发者生态建设：主导规划、编写及审核全套面向客户的高质量 SDK 交付件（包含 Quick-Start 快速上手指南、标准 API 手册、算子开发白皮书）；主导构建主流大模型（如 LLaMA、DeepSeek、GLM 系列）在公司硬件运行的“开箱即用”标准示例代码库（Sample Code/Best Practices）。 · 前线战略需求结构化反哺：通过与大客户技术高层、算法专家的深度交流，前瞻性捕捉大模型演进带来的底层算力与框架需求（如新型网络结构、动态 Shape 支持、低精度算术支持）；将其转化为严谨的软件系统需求文档（PRD），推动内部研发（R&D）高效闭环。任职要求 · 基本背景：计算机、软件工程、微电子、应用数学等相关专业本科及以上学历（硕士/博士优先），具有 5 年以上 AI 芯片底层软件/算子/工具链研发经验，其中 3 年以上资深软件产品经理（SPM）或技术负责人（Tech Lead）经验。 · 硬核技术背景： o 精通 GPU/NPU 异构计算架构及底层原理，对显存管理、计算流（Stream）、线程块拓扑有深刻认知；熟练掌握 C++/Python/CUDA/ROCm 并行编程。 o 深度理解主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的底层图编译与执行机制（如 TorchDynamo、AOTAutograd、ONNX 转换机制）。 o 熟悉主流 AI 编译器架构（如MLIR、XLA、Triton），对计算图优化（算子融合、内存复用、常量折叠）有实际项目经验者极大加分。 o 熟悉大模型分布式加速技术栈（如 vLLM）的设计思想与底层通信库（NCCL/HCCL）。 · 核心软实力： o 具备极强的结构化文档编写与抽象表达能力，擅长将极其复杂的微架构编译和算子黑盒逻辑，转化为开发者体验极佳、条理清晰的技术文档。出色的跨部门沟通与项目推动力，通过精细化的需求分级管理，强势推动研发按时交付。

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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