我们面向2026届毕业生开放此岗位，旨在寻找对高性能计算、分布式系统和AI基础设施有强烈好奇心的新锐力量。你将与资深技术专家一起，参与下一代AI集群通信与并行计算组件的研发，并在真实的大模型训练/推理场景中快速成长。欢迎敢想、敢试、敢突破的你，一起定义下一代AI计算基础设施！ 工作职责： 1.跟踪并研究业界最新的分布式通信协议、并行计算框架及AI芯片互联技术，参与技术调研与原型验证 2.在导师指导下，参与高性能、低延迟分布式通信组件和并行计算组件的设计、开发与测试 3.协助完成集群环境下大模型训练/推理任务的系统调优，包括通信拓扑优化、负载均衡和资源调度 4.参与性能分析工作，使用各类工具定位瓶颈，并提出优化思路 5.有机会接触下一代人工智能芯片的互联架构设计，贡献年轻视角和创新想法 职位基本要求： 1.计算机、电子工程、数学、自动化等相关专业，2026年应届硕士及以上学历，特别优秀的本科生亦可 2.对AI基础设施或高性能计算有浓厚兴趣，了解基础的AI模型原理（如Transformer架构、分布式训练基本概念） 3.具备扎实的计算机基础知识，包括操作系统、计算机网络、数据结构与算法 4.熟悉Linux环境下的C/C++编程，具备一定的CUDA编程基础或愿意快速学习CUDA 5.积极主动，自驱力强，乐于钻研技术难题；具备良好的团队沟通和协作能力 职位要求加分项： 1.在校期间有集群环境下的模型训练、调优或部署经验（如课程项目、竞赛、实验室课题） 2.接触过Megatron-LM、DeepSpeed、FairScale等大模型训练框架，或对张量并行、流水线并行等切分策略有基本认知 3.了解OpenMPI、NCCL、NVSHMEM等通信库，或有MPI/多机通信编程经验 4.对GPU体系结构、虚拟化、存储系统、编译器或HPC领域有初步探索 5.熟悉Linux内核或驱动开发基础知识 6.曾使用perf、VTune、gperftools等性能分析工具进行过简单调优实践