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数学库开发工程师

单位:思朗科技类型:社招地点:北京、上海、西安、成都、杭州更新:2026-09-24

岗位信息

招聘单位思朗科技
工作地点北京、上海、西安、成都、杭州
官方更新时间2024-05-20 15:55:47

职位描述

岗位描述:

1、定制化数学库开发: 针对项目指定的自研芯片,从零到一设计并开发底层的核心数学运算库(如稠密/稀疏线性代数库 BLAS/Sparse、FFT 库等)。

2、大规模并行算法设计: 深入剖析目标异构硬件的并发执行模型,突破传统数值算法的物理瓶颈,设计高效的多层级并行计算方案。

3、软硬件协同与系统级调优: 站在系统全局视角,设计高效的计算与数据搬运流水线。通过精细的任务切分、存储层次复用与异步并发调度,最大化隐藏访存延迟,充分利用硬件的极限吞吐量(FLOPS)与内存带宽。

4、数值稳定性与架构演进: 结合数值分析理论,保障极高并发、混合精度计算环境下的数值准确性与稳定性。与芯片架构(IC)、编译器及上层应用团队深度协作,为下一代芯片的软硬件协同设计(Co-design)提供关键数据支撑与架构建议

任职要求

岗位要求:

1、计算机、电子信息、应用数学等相关专业,本科及以上学历

2、精通 C/C++,具备优秀的汇编语言阅读编写能力者优先,精通底层与异构编程,有丰富的大规模数据并行计算设计及开发经验,能够独立完成复杂算法的并行化重构。

3、具备优秀的线性代数与数值分析基础,深刻理解各类矩阵运算、求解器的数学推导及底层逻辑。

4、熟悉 SIMD/SIMT 或 VLIW 执行模型,透彻理解多级存储层次(Memory Hierarchy)、缓存一致性协议、异步数据搬运以及指令流水线隐藏技术。

5、跟踪行业最新数学库优化策略,并形成技术方案落地。

加分项:

掌握主流异构编程模型(如cuda、hip、opencl)者优先。

参与过国产芯片/异构加速卡的底层算子库(如类似 cuBLAS, MKL 的替代品)从零搭建者优先

具有极强的极客精神,曾在没有完善 Profiling 工具的情况下,通过打点、仿真器(Simulator)或底层汇编成功进行过极致性能 Debug 者优先

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