算法工程师 Algorithms Engineer(2027届)(J28612)

职位描述

一、Basecalling算法研发方向

负责纳米孔测序Basecalling核心算法研发与迭代；开展电流信号预处理、特征分析与数据建模，设计训练Transformer、LSTM、Conformer等时序模型，基于CTC/CRF实现碱基解码。持续优化模型精度、Q值、识别准确率，搭建训练数据集与评测体系，迭代算法方案，推动测序碱基识别算法落地应用。

二、CUDA高性能推理工程方向

负责测序Basecalling模型GPU高性能部署与优化；基于C++/CUDA/TensorRT/LibTorch完成模型生产化部署，优化CUDA Kernel、显存调度、数据传输与异步流水线。通过性能 profiling 定位瓶颈，优化吞吐、延迟与GPU利用率，完成多GPU调度、硬件适配及推理系统性能迭代升级。

任职要求

一、Basecalling算法研发方向

1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、生物信息、数理类相关专业，具备深度学习时序/序列建模算法经验；

2. 熟练使用PyTorch，精通Transformer/LSTM/CTC/CRF等序列建模技术，熟悉时序信号处理、数据清洗与模型训练调优；

3. 具备独立的模型设计、实验分析、错误定位与算法迭代能力。

二、CUDA高性能推理工程方向

1. 本科及以上学历，计算机、电子信息、软件工程相关专业，具备GPU/CUDA高性能计算、推理优化经验；

2. 精通C++、CUDA编程，熟悉GPU架构、显存优化、CUDA Stream，熟练使用Nsight等性能调优工具；

3. 熟悉TensorRT等推理框架，具备模型部署、自定义算子、异步Pipeline开发优化经验。

加分项：

1. 有纳米孔测序、Basecalling、Dorado/Bonito 相关项目经验；

2. 有测序信号处理、碱基修饰识别、时序/语音Seq2Seq模型研发经验；

3. 有CUDA Kernel深度调优、多GPU推理系统开发落地经验。