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崗位內容： 1. 參與機器學習底層算法的研究與創新，包括但不限于優化方法、模型架構設計、訓練加速等方向。 2. 探索前沿技術（如并行計算、元學習、稀疏訓練、分布式優化等），提升模型的訓練效率與推理性能。 3. 優化深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow、JAX等）的核心計算模塊，提升計算效率與資源利用率。 4. 針對特定硬件（GPU/TPU/ASIC等）進行算法優化，結合編譯技術（如CUDA、TVM、Triton）實現高性能計算。 5. 跟蹤學術界與工業界最新進展，推動機器學習底層技術的創新與落地 任職要求： 1. 學歷要求：計算機、數學、統計、電子工程等相關專業，本科及以上學歷。 2. 技術能力： - 扎實的機器學習理論基礎，熟悉深度學習、優化算法、概率統計等核心領域。 - 熟悉PyTorch/TensorFlow等框架的底層機制，有框架優化或算子開發經驗者優先。 - 熟悉高性能計算（HPC）、并行計算或編譯器優化（如LLVM、TVM）者優先。 - 熟悉CUDA編程、模型量化、剪枝、蒸餾等優化技術者優先。 3. 實踐經驗： - 在頂級會議（NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR等）發表過相關論文者優先。 - 有大規模模型訓練、分布式優化或AI編譯器開發經驗者優先。 4. 軟技能： - 優秀的代碼能力（Python/C++），良好的數學推導與工程實現能力。 - 強烈的技術好奇心，善于獨立思考和解決問題。