AI算法工程师-互联通信

【工作职责】

1.针对 大模型推理设备的PCIe Switch 互联系统，设计、实现并长期维护 Host 侧 Linux 内核驱动、设备侧固件及 BSP，负责设备初始化、资源配置、地址映射和控制通路开发。

2.面向主机与设备、设备与设备之间的通信场景，设计并维护 PCIe数据通路，优化 DMA 调度、内存映射、任务队列及同步机制。

3.针对 TP、EP、CP、DP、PP 等并行场景，设计、实现并长期维护通信原语和集合通信算子，包括 Send/Recv、AllReduce、AllGather、ReduceScatter、AlltoAll 及 MoE Dispatch/Combine等

4.负责互联系统的性能分析与稳定性建设，解决设备枚举、链路异常、传输超时、数据一致性及设备复位恢复等问题。

5.紧贴模型和计算负载演进，与系统、框架、芯片架构及硬件团队共同定义互联带宽、内存访问、通信原语和可靠性需求，参与新一代 AI 计算芯片的软硬件接口设计与验证。

【核心要求】

1.熟悉 C/C++、Linux 系统编程和 Git，具备良好的底层软件开发能力。

2.具备 PCIe 设备驱动、AI 加速器驱动或其他高速外设的实际开发经验。

3.熟悉 Linux 设备模型、DMA、内存映射、中断及并发机制，能够理解软硬件交互过程。

4.在 Linux 内核驱动、设备固件或 BSP 中至少有一个方向的深入经验，并具备跨层问题定位能力。

5.理解集合通信基本原理及大模型并行方式，具备通信算子、通信库或相关性能优化经验。

6.对性能、稳定性和代码质量有较高要求，能够与模型、框架、芯片及硬件团队协同工作。

【加分项】（不强制要求）

PCIe Switch、P2P、BAR/ATU、IOMMU/SMMU、NCCL/HCCL、DeepEP、MoE 通信、ARM SoC、AI 加速器或 NPU 驱动、新硬件 Bring-up。