高性能计算研究员 北京 全职 本科及以上 职位描述 1. 主导科学智能领域核心项目的高性能优化工作，重点突破OpenLAM系统级性能瓶颈，包括： - 面向上亿级科学数据的大模型训练场景，优化分布式训练框架的通信效率与计算资源利用率； - 软硬结合优化算子效率，极限压榨硬件性能； - 探索CUDA内核级优化与PyTorch计算图编译技术的前沿应用； - 构建超大规模晶体材料数据库（亿级原子体系）的高效数据预处理与并行计算方案；2. 深度参与AI for Science基础设施体系建设： - 将优化成果沉淀为通用加速组件，持续提升DeePMD-kit等开源软件的计算效率； - 构建面向材料、能源等领域的端到端加速方案，驱动工业级科学软件的研发。 职位要求 - 计算机/应用数学/计算材料学等相关专业硕士及以上学历（非常优秀的本科生也可考虑），2年以上HPC优化经验- 精通CUDA编程与GPU性能分析工具（Nsight/VTune），有PyTorch/TensorFlow框架层优化经验- 掌握MPI/OpenMP并行编程技术，具有千卡级分布式训练实战经验者优先- 熟悉典型AI模型计算特征（Attention/卷积/稀疏计算），能针对性设计内存/通信优化方案 职位信息 部门： OpenLAM 投递...
2027校招-推理框架工程师（上海/成都/北京） 北京、上海、成都 校招 正式 职位描述 分布式推理系统开发1、设计并实现大规模AI模型（如LLM、多模态模型）的分布式推理框架，优化吞吐量（Throughput）和延迟（Latency）。2、开发模型并行（Tensor/Pipeline Parallelism）、动态批处理（Dynamic Batching）和连续批处理（Continuous Batching）策略。3、解决多节点、多GPU环境下的负载均衡和通信瓶颈问题。4、优化计算图执行（如使用TensorRT、ONNX Runtime、vLLM等工具）。5、实现量化（FP8/INT8）、KV Cache优化、Flash Attention等加速技术。 职位要求 精通 Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow推理生态。深入理解分布式系统（NCCL/RPC通信、GPU Direct RDMA）和 并行计算（CUDA、OpenMP）。熟悉推理加速技术（量化、剪枝、算子融合）和框架（TensorRT、vLLM 、Sglang）。 投递...
