岗位描述
岗位描述：作为团队核心成员，负责面向 AMD GPU 的深度学习框架优化与开发，提升 GPU kernel 性能，加速深度学习模型，并支持多 GPU、多节点系统上的大规模训练与推理。具体包括：通过向开源仓库贡献代码，优化 TensorFlow、PyTorch、SGLang 等框架在 AMD GPU 上的性能；对大规模训练与推理模型进行分析、调优和性能优化；使用 HIP、Triton 或其他相关工具设计、实现并优化高性能 GPU kernel，以提升 AI 算子效率；与内部编译器团队及 GPU 数学库团队紧密协作，将 kernel 级优化与全栈性能目标对齐；支持 SGLang 大语言模型框架在 AMD GPU 平台上的优化、功能开发与扩展；优化多 GPU（纵向扩展）和多节点（横向扩展）环境下的性能，包括推理并行和集合通信策略；集成并优化 XLA、TorchDynamo 或自定义图编译执行管线；与外部开源维护者合作，理解框架需求、提出优化方案并推动上游贡献；在调试、性能分析、测试驱动开发和 CI 集成中应用现代工程实践。 岗位要求：具备 Linux 环境下扎实的 C++ 开发能力与较强的技术分析能力，既能在团队中高效协作，也能独立设定目标、管理开发工作并交付高质量方案；具备较强的问题解决能力、主动性以及软件工程最佳实践意识；精通 C++ 和/或 Python，能够调试、分析并优化性能关键代码；有 SGLang 或类似 LLM 推理框架的实际经验者优先；具备编译器设计背景或熟悉 LLVM、MLIR、ROCm 等技术者优先；具备在大规模异构集群（CPU+GPU）上运行和扩展分布式训练或推理负载的丰富经验；有深度学习框架如 PyTorch、TensorFlow 的优化集成或贡献经验；熟悉 HIP、CUDA 或其他 GPU 编程模型，了解 GCN/CDNA 架构者优先；本科及以上学历，计算机科学、计算机工程、电子工程或相关专业。