东城区
职位详情
岗位职责
1.智算基础设施部署与优化
-负责AI算力硬件（GPU/NPU集群）及PaaS平台的大规模部署、组网架构设计与性能调优（如RDMA网络优化）
-主导算力交付的可用性评估，建立性能基线标准并提出针对性优化方案
2.大模型算力选型与适配
-根据业务场景需求（如训练/推理延迟、吞吐能力、成本控制），为千亿级大模型（如DeepSeek67B/130B）提供算力架构建议（芯片类型/集群规模）及精度策略（FP8/BF16/INT8量化）
-针对主流开源模型（LLaMA、ChatGLM、DeepSeek等）开展算力适配优化，落地算子融合、编译优化、显存压缩等关键技术
3.算力使用及性能瓶颈优化
-诊断算力资源不足或模型性能瓶颈的根本原因，推动应用层服务改进或数智中台功能迭代（如自动弹性伸缩、资源调度策略）
-参与并指导性能优化方案的设计与实施
任职要求
1.基础要求
-计算机/电子工程/人工智能等相关专业，硕士及以上学历
-具备3年以上AI算力基础设施建设或大模型部署调优经验
2.算力工程能力
-深入理解GPU/昇腾910B等AI芯片特性，具有实际集群部署经验
-熟悉Kubernetes/Docker容器化技术，掌握InfiniBand/RoCE高性能网络调优方法
3.模型优化能力
-具备扎实的编程基础、数据结构与算法能力，熟练使用Python或C++进行高性能开发
-熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/Caffe）
-了解常用LLM应用框架（Langchain,LlamaIndex等）的设计逻辑与应用场景
-掌握大模型量化压缩技术，具备对分布式训练框架（Megatron/DeepSpeed）原理及代码实现的深入认知
加分项：
1.具有主流模型算子级别优化经验（CUDA开发）
2.主导过千亿参数大模型的生产环境部署项目（如LLaMA-270B、DeepSeek67B）
3.在大模型应用或训练推理框架开源社区中有实际贡献记录
1.智算基础设施部署与优化
-负责AI算力硬件（GPU/NPU集群）及PaaS平台的大规模部署、组网架构设计与性能调优（如RDMA网络优化）
-主导算力交付的可用性评估，建立性能基线标准并提出针对性优化方案
2.大模型算力选型与适配
-根据业务场景需求（如训练/推理延迟、吞吐能力、成本控制），为千亿级大模型（如DeepSeek67B/130B）提供算力架构建议（芯片类型/集群规模）及精度策略（FP8/BF16/INT8量化）
-针对主流开源模型（LLaMA、ChatGLM、DeepSeek等）开展算力适配优化，落地算子融合、编译优化、显存压缩等关键技术
3.算力使用及性能瓶颈优化
-诊断算力资源不足或模型性能瓶颈的根本原因，推动应用层服务改进或数智中台功能迭代（如自动弹性伸缩、资源调度策略）
-参与并指导性能优化方案的设计与实施
任职要求
1.基础要求
-计算机/电子工程/人工智能等相关专业，硕士及以上学历
-具备3年以上AI算力基础设施建设或大模型部署调优经验
2.算力工程能力
-深入理解GPU/昇腾910B等AI芯片特性，具有实际集群部署经验
-熟悉Kubernetes/Docker容器化技术，掌握InfiniBand/RoCE高性能网络调优方法
3.模型优化能力
-具备扎实的编程基础、数据结构与算法能力，熟练使用Python或C++进行高性能开发
-熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/Caffe）
-了解常用LLM应用框架（Langchain,LlamaIndex等）的设计逻辑与应用场景
-掌握大模型量化压缩技术，具备对分布式训练框架（Megatron/DeepSpeed）原理及代码实现的深入认知
加分项：
1.具有主流模型算子级别优化经验（CUDA开发）
2.主导过千亿参数大模型的生产环境部署项目（如LLaMA-270B、DeepSeek67B）
3.在大模型应用或训练推理框架开源社区中有实际贡献记录
2026-05-18 14:36
IP属地：北京
职位福利
硕士5-10年大模型算法模型加速/性能优化Python
中电信人工智能科技（北京）有限公司
不需要融资 · 1000-9999人
工作地址
鱼泡安全保障
如遇到办证收费、刷单、传销、诱导买车等违规行为，请立即向鱼泡直聘投诉举报投诉举报 >
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