GPU 性能内核高级工程师（混合办公）
负责 AI 基础设施云平台的 GPU 内核优化，提升利用率、延迟、吞吐量和可扩展性。 面向训练和推理工作负载开展工作，增强整个 GPU 集群的性能。
描述
- 分析并优化 GPU 内核，以提升利用率、吞吐量和延迟性能。
- 诊断并消除大规模 AI 工作负载中的数据平面瓶颈。
- 在训练和推理环境中调优对性能至关重要的工作负载。
- 与 AI 基础设施、机器学习和平台工程团队合作，根据工作负载特征优化系统行为。
- 为 GPU 基础设施制定基准测试方案和性能测量实践。
- 随着平台不断演进，评估新兴 GPU 硬件、性能分析工具和优化方法。
- 推动改进 GPU 效率、可扩展性和集群可靠性的工程实践。
- 提升支持下一代 AI 基础设施的性能层。
任职要求
- 具备使用 CUDA、ROCm 或同类 GPU 编程框架开发和优化 GPU 内核的丰富经验。
- 有提升 GPU 利用率、降低延迟或提高生产环境 AI 工作负载吞吐量的实际成果。
- 深入了解 GPU 架构、内存层次结构、并行计算，以及从应用代码到硬件执行的完整路径。
- 具备在复杂 AI 或分布式计算系统中分析和调试性能问题的经验。
- 能够独立领导技术复杂的项目，并在快节奏的工程环境中交付解决方案。
- 具备扎实的系统编程基础和性能工程思维。
- 优先考虑：具备针对 NVIDIA 和 AMD GPU 架构优化工作负载的经验。
- 优先考虑：具备 GPU 编译器、运行时优化或底层系统性能方面的经验。
- 优先考虑：参与过开源 GPU 性能项目、编译器工具或 AI 系统优化项目。
- 优先考虑：具备大规模 AI 训练、推理平台、高性能计算或云 GPU 基础设施经验。
- 优先考虑：熟悉 Nsight Systems、Nsight Compute、ROCm 性能分析工具或同类技术。
- 需要具备美国工作许可。
- 目前不提供签证赞助；永久办公室建成后，员工预计每周至少三天在办公室工作。
- 福利？
福利待遇
- 符合条件的职位可能提供基于个人绩效的加薪、年度奖金和长期激励。
- 为美国境内员工提供医疗、牙科和视力保险。
- 提供带公司匹配的 401(k) 计划。
- 根据公司日历提供带薪节假日。
- 混合办公安排。