GPU开发工程师(2027届)(J28673)

职位描述

1. 基于二代基因测序仪的图像数据流，负责Basecall核心算法的CUDA并行移植与全链路GPU加速，将碱基识别、Q值校正、信号降噪等核心步骤落地到高性能显卡及测序仪专用异构硬件上，大幅降低单样本碱基识别延迟。

2. 负责GPU算法的性能 profiling 与迭代优化，输出可量化的加速指标报告，持续优化算力利用率，降低测序仪整机的算力功耗比。

3. 结合GRU、Transformer等序列模型的算子特性，完成定制化GPU算子开发与融合优化，适配测序过程中的lag runon校正、信号漂移补偿等专属算法，提升长读长测序的碱基识别准确率。

4. 针对大模型驱动的端到端Basecall流程，优化GPU内核的显存访问模式、线程束调度策略与计算资源占用，解决高并发图像帧处理场景下的性能瓶颈，支撑测序仪产出Q70级别的高精准碱基序列输出。

任职要求

1. 硕士及以上学历，计算机、生信分析、电子工程等相关专业，3年以上CUDA GPU并行开发经验，精通C/C++编程，对GPU硬件架构、内存层级、SIMT执行模型有深入理解。

2. 熟悉数字图像处理、信号处理类算法的GPU加速方案，有医学影像、工业视觉、生物信息相关项目落地经验者优先。

3. 具备独立定位GPU内核性能瓶颈的能力，能够通过Nsight等工具完成性能调优，解决高并发计算场景下的延迟、吞吐与资源冲突问题。

4. 了解二代基因测序Basecall基本原理，接触过Illumina、Nanopore等主流测序平台的算法流程，熟悉碱基质量值Q值体系、测序噪声校正逻辑者优先。