职位描述：
– 通过编译优化、模型并行优化、图融合、高性能算子开发、低精度计算、Memory复用、Cache优化、高并发服务请求优化等技术，打造业界领先的高性能训推引擎；
– 设计和开发高性能算子库，研究最新的GPU计算技术和优化方法，以充分利用GPU的并行计算能力，支持大模型推理优化和部署；
职位要求：
– 硕士及以上学历，计算机、软件工程、数学等相关专业，具备扎实计算机理论基础和丰富编程经验，在深度学习领域有深入研究与实践。
– 精通 Python，熟练掌握至少一种深度学习框架（如 PyTorch），理解深度学习和transformer系列算法，有丰富模型开发与调优经验，能独立搭建复杂模型并优化性能。
– 熟悉主流的并行编程以及性能优化技术，熟悉CUDA和TensorCore编程，有相关高性能优化经验(nsys/ncu)优先；
– 熟悉flashattention，TransformerEngine, flashinfer等算子库， 有使用triton/tilelang等做高性能算子开发经验优先
– 有良好团队协作与沟通能力，能与不同背景成员有效沟通协作，责任心强、敬业热情，能承受工作压力，保证项目按时高质量交付。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市 ID：A100905
面试建议：
这个职位是小米公司大模型推理引擎开发团队的核心技术岗位，主要聚焦于高性能算子开发和推理优化。与普通深度学习工程师不同，这个岗位特别强调对GPU底层计算能力的极致优化能力，需要候选人具备从算法到硬件的全栈优化思维。 建议重点准备GPU编程和性能优化相关的实战经验。面试官很可能会深入考察你对CUDA编程的理解程度，以及如何解决实际遇到的计算瓶颈问题。可以准备几个典型的性能优化案例，比如如何通过nsys/ncu工具分析性能瓶颈，以及具体的优化手段。同时要熟悉最新的算子库技术，如flashattention和TransformerEngine的实现原理。另外，团队协作能力也是考察重点，虽然这是个技术岗位，但大模型开发往往需要多人协作，要准备好展示你如何与其他工程师有效配合的案例。
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