1、算力集群运维：负责GPU算力集群部署与运维，熟练运用Docker、Kubernetes容器化技术，实现算力资源高效调度与管理，保障集群稳定高可用。 2、网络搭建与监控：负责InfiniBand、RoCE等高性能网络搭建与优化，降低传输延迟、提升数据处理效率；依托Prometheus、Grafana搭建监控预警体系，实时监测设备运行状态，及时排查故障与性能瓶颈。 3、资源优化管理：依���项目优先级合理分配算力资源，制定资源调度策略，提升资源利用率；定期对算力基础设施进行软硬件调优、资源重组升级，持续优化算力性能，适配业务增长需求。 4、模型推理优化：针对Transformer、CNN等主流深度学习模型，运用算子融合、图优化、量化、剪枝等技术，优化模型推理效果，有效降低推理延迟、提升模型吞吐量。 5、性能评估调优：搭建完善的模型推理性能评估体系，围绕延迟、吞吐量、资源利用率等核心指标开展测试评估，输出性能报告；精准定位性能瓶颈，落地优化方案并验证效果，持续迭代提升模型性能。

1、熟悉 GPU 硬件架构和编程模型，熟练掌握 Kubernetes、Docker 等容器化技术。 2、熟悉 InfiniBand、RoCE 等高性能网络技术，具备网络配置和调优能力，能够搭建低延迟、高带宽的网络环境。​ 3、掌握常用的监控和配置工具（如 Prometheus、Ansible 等），能够对算力基础设施进行全面的监控和管理。 4、熟悉常用的大模型推理框架（如 TensorRT - LLM、vLLM 等）的设计思路和使用方法，有相关框架的优化经验者优先。​ 5、责任心强，工作积极主动，具备出色沟通能力。