面向大规模llm infra的编译优化&代码生成与高性能算子优化-阿里星-阿里巴巴2027届实习生

1、分析并优化NV/国产芯片大规模部署下主流模型（Deepseek、GLM、Kimi）性能，研究和优化关键算子性能，降低latency，提高MFU； 2、对LLM推理全链路效率有深入认知，探索并利用AI dsl能力推动关键链路的op fusion、meag kernel、auto-tuning&codegen、compute overlap，并能够独立在infra上验证or完成上线。

1、精通c++/python，熟悉llm推理框架（sglang/vllm）kernel开发&优化经验； 2、熟悉GPU架构，具备cuda/triton kernel开发&调优能力； 3、熟悉算子融合、量化等技术，对MOE, FlashAttention有比较深入了解和实际经验。 加分项： 1、有LLVM、Triton、tilelang相关经验，有编译优化、codegen相关经验； 2、有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破。