银牌合作单位--九章云极

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九章云极DataCanvas(以下简称九章云极)是领先的人工智能基础设施及智算云提供商,国家专精特新重点“小巨人”企业、工信部人工智能揭榜挂帅单位,以“创造智能,探索未知”为使命,以“助力全球企业智能升级”为愿景,自主研发构建了完整的自研AIDC技术栈、智算操作系统及智算产业链。

旗下九章智算云(Alaya NeW Cloud)、九章智算操作系统(AIaya NeW OS)等业界知名品牌,面向AI训练和推理提供高性能计算、智算云服务和人工智能软件,赋能众多AI开发者及企业级客户。

作为全球普惠算力的倡导者,九章云极引领全球首个算力计量标准、拥有万P规模智能算力储备、超四百项自主知识产权。在优化我国算力资源配置、激发AI创新动能等方面发挥积极作用,是数字中国AI基础设施建设的核心力量。

二、企业招聘

【方向一】量化算法研究员

-职位描述

通过前沿的模型量化、压缩与推理加速技术,显著降低大语言模型及多模态模型的存储占用与计算成本,推动 LLM 的大规模部署。

-工作内容

1、研发及改进 PTQ(训练后量化)、QAT(量化感知训练)、混合精度量化等核心算法,针对LLM/VLM(大语言模型/视觉语言模型)设计定制化量化方案,持续优化模型精度与推理效率的平衡;

2、探索并实践低比特量化(如INT8/INT4/FP8/FP4)、权重稀疏化、知识蒸馏等协同压缩技术,提升压缩率同时控制精度损失;

3、开发及优化量化工具链,完成对 GLM 系列模型的转换、量化校准及部署集成;

4、 跟踪学术界与工业界前沿量化技术,通过论文复现、实验对比推动技术迭代。

-职位要求

1、计算机科学、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历,3 年以上模型量化或推理加速经验;或优秀应届生、在校生;

2、深入理解 Transformer 架构及 LLM 推理流程,精通 Python,熟悉常见的开源 LLM 推理框架(sglang/vllm/trtllm 等);

3、掌握量化原理(校准策略、量化粒度、误差分析)及主流算法(如GPTQ、AWQ);

4、具有 CUDA/Triton 编程经验,能自主实现高性能算子或优化内核计算加分。

 

【方向二】推理框架优化工程师

-职位描述

1、高性能算子开发与优化:负责AI模型(尤其是大语言模型及多模态模型)在GPU上的核心算子(Kernel)的设计、开发与极致性能优化,支撑训练和推理场景的高效运行。

2、性能分析与调优:深入分析GPU应用程序的性能瓶颈,通过优化内存访问模式、线程调度、执行效率等手段,显著提升计算密集型任务的吞吐量和降低延迟。

3、技术集成与应用:研究并应用业界前沿的优化技术(如模型量化QAT/PTQ、算子融合、动态形状支持、FlashAttention等),并将其集成至推理/训练引擎。

-职位要求

1、编程能力:具备3年及以上GPU编程与高性能计算优化经验,深入理解GPU架构、并行计算原理、计算机体系结构,具备高性能计算内核的开发与优化经验,或优秀应届生、在校生。

2、精通C/C++,具备扎实的编程基础、良好的编程风格和丰富的调试经验;熟练掌握Python;熟悉Linux开发环境。

3、性能优化经验:能够熟练使用Nsight Compute、Nsight Systems等GPU性能分析工具,有实际的性能优化案例和成果,能独立定位和解决复杂的性能问题。

4、算法基础:熟悉基础数学函数、线性代数、矩阵运算、数值计算等数学库相关算法,了解深度学习常见算子的计算方式。

 

【方向三】GPU优化工程师

-职位描述

利用对 cuda 生态软件和底层体系结构的了解,帮助团队优化训练和推理的计算效率。

-工作内容

1、高性能算子开发与优化:负责AI模型(尤其是大语言模型及多模态模型)在GPU上的核心算子(Kernel)的设计、开发与极致性能优化,支撑训练和推理场景的高效运行。

2、性能分析与调优:深入分析GPU应用程序的性能瓶颈,通过优化内存访问模式、线程调度、执行效率、多流并行协同等手段,显著提升计算密集型任务的吞吐量和降低延迟。

3、技术选型:对 GPU 领域相关的 DSL/编译器(例如 triton/cuteDSL/tilelang)等进行尝试和了解,确定团队内的 DSL/编译器的技术选型,为未来的迭代做好技术储备。

-职位要求

1、编程能力:具备3年及以上GPU编程与高性能计算优化经验,深入理解GPU架构、并行计算原理、计算机体系结构,具备高性能计算内核的开发与优化经验;或优秀应届生、在校生。

2、精通C/C++,具备扎实的编程基础、良好的编程风格和丰富的调试经验;熟练掌握Python;熟悉Linux开发环境。

3、性能优化经验:能够熟练使用Nsight Compute、Nsight Systems等GPU性能分析工具,有实际的性能优化案例和成果,能独立定位和解决复杂的性能问题。

4、算法基础:熟悉基础数学函数、线性代数、矩阵运算、数值计算等数学库相关算法,了解深度学习常见算子的计算方式。

有意向请联系:九章云极HR高莉莉

联系方式:gaoll@zetyun.com



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