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AI训练软件框架性能调优架构师（北京/上海）
工作职责：
1. 追踪研究领域和应用中的最新神经网络和AI芯片加速技术，理解并重现论文及开源代码中所采用的思路/方法；
2. 分析并理解神经网络应用的潜在性能需求，并以此指导深度学习框架和加速芯片架构设计；
3. 为深度学习软硬件解决方案的性能优化提供核心方法论指导和实践检验方案；
4. 指导和实践深度学习训练的瓶颈分析，以及构建性能调优实验；
5. 理解深度学习算法、框架和硬件发展，并能评测和预测技术解决方案的性能，包括准确率，错误率，加速比，延时，吞吐量等指标。

任职资格：
1. 在微积分，线性代数，随机理论和最优化技术方面具有扎实的数学基础；
2. 研究生以上学历，或至少3年从事相关工作经验，涉及深度学习或芯片性能优化；
3. 能熟练地使用神经网络领域的科技语言和技术进行交流；
4. 具有视觉/音频/自然语言处理/排序中一个以上应用领域的实际经验是一个加分项；
5. 熟悉诸如TensorFlow, PyTorch/CAFFE, MXNet等深度学习框架是一个加分项；
6. 具有在GPU / TPU / CUDA / OpenCL上加速神经网络计算的经验是一个加分项；
7. 在深度学习领域拥有核心会议期刊上高质量论文或软硬件专利是一个加分项；
8. 具有集成电路/驱动/编译/分布式计算等领域开发和性能优化经验是一个加分项。