朝阳区
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任职要求：
● 设计并构建高效的分布式推理架构，提升多节点、多GPU环境下的推理效率与资源使用率。研发智能化的请求调度策略，保障高并发场景下系统的最优响应速度与吞吐能力。对推理引擎的运行时环境进行深度调优，降低延迟，增强整体性能表现。针对多种异构AI加速硬件（如NVIDIA GPU, AMD GPU, NPU等），实现核心算子的高性能优化，充分释放计算能力和内存带宽潜力。
● 研究并落地极低bit量化与模型稀疏化技术，降低模型存储与计算开销，同时维持推理精度稳定。探索更高效的解码机制，加快生成类任务的推理进程。
● 构建可支持大规模并发请求的系统架构，确保在极端负载条件下仍具备良好稳定性与性能表现。集成容错设计、自动恢复机制及监控告警体系，提升系统的可用性与可靠性。打造具备弹性扩展能力的架构方案，适应未来业务规模扩张与技术迭代需求。
● 持续跟踪前沿技术动态，重点关注超长上下文处理、COT思维链、多模态融合等方向。主动探索新型推理优化路径，提出并验证具有创新性的技术解决方案。
任职要求：
● 具备扎实的工程实现能力，良好的编码规范，熟练掌握Python/C++语言及常见设计模式，拥有复杂系统的设计、开发与调试经验。
● 理解深度学习基本理论，熟悉主流模型与算法，能熟练使用PyTorch、TensorFlow等主流框架。
● 具备良好的沟通表达能力与团队协作经历，学习能力强，能够持续深入钻研关键技术问题。
● 掌握计算机体系结构相关基础知识，具备高性能Kernel开发（CUDA/Triton/ROCM等）、推理引擎优化（vLLM/SGLang等）、模型算法优化（量化/稀疏等）、AI资源调度优化等方面的实践经验。
加分项：
● 拥有优秀的学术成果与创新能力，发表过相关领域高水平论文或获得专利。
● 具备基于cutlass/cute进行高性能Kernel开发与极致优化，并成功应用于实际生产环境的经验。
● 在大型语言模型（LLM）等关键场景的系统级优化或前沿算法研究方面有深入且落地的实践经验。
● 曾作为核心开发者参与大规模AI系统的构建，或贡献于业界主流开源项目，具备丰富的实战积累与成功落地案例。
● 设计并构建高效的分布式推理架构，提升多节点、多GPU环境下的推理效率与资源使用率。研发智能化的请求调度策略，保障高并发场景下系统的最优响应速度与吞吐能力。对推理引擎的运行时环境进行深度调优，降低延迟，增强整体性能表现。针对多种异构AI加速硬件（如NVIDIA GPU, AMD GPU, NPU等），实现核心算子的高性能优化，充分释放计算能力和内存带宽潜力。
● 研究并落地极低bit量化与模型稀疏化技术，降低模型存储与计算开销，同时维持推理精度稳定。探索更高效的解码机制，加快生成类任务的推理进程。
● 构建可支持大规模并发请求的系统架构，确保在极端负载条件下仍具备良好稳定性与性能表现。集成容错设计、自动恢复机制及监控告警体系，提升系统的可用性与可靠性。打造具备弹性扩展能力的架构方案，适应未来业务规模扩张与技术迭代需求。
● 持续跟踪前沿技术动态，重点关注超长上下文处理、COT思维链、多模态融合等方向。主动探索新型推理优化路径，提出并验证具有创新性的技术解决方案。
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● 具备扎实的工程实现能力，良好的编码规范，熟练掌握Python/C++语言及常见设计模式，拥有复杂系统的设计、开发与调试经验。
● 理解深度学习基本理论，熟悉主流模型与算法，能熟练使用PyTorch、TensorFlow等主流框架。
● 具备良好的沟通表达能力与团队协作经历，学习能力强，能够持续深入钻研关键技术问题。
● 掌握计算机体系结构相关基础知识，具备高性能Kernel开发（CUDA/Triton/ROCM等）、推理引擎优化（vLLM/SGLang等）、模型算法优化（量化/稀疏等）、AI资源调度优化等方面的实践经验。
加分项：
● 拥有优秀的学术成果与创新能力，发表过相关领域高水平论文或获得专利。
● 具备基于cutlass/cute进行高性能Kernel开发与极致优化，并成功应用于实际生产环境的经验。
● 在大型语言模型（LLM）等关键场景的系统级优化或前沿算法研究方面有深入且落地的实践经验。
● 曾作为核心开发者参与大规模AI系统的构建，或贡献于业界主流开源项目，具备丰富的实战积累与成功落地案例。
2026-08-20 13:28
IP属地：北京
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本科3-5年深度学习大模型算法模型加速/性能优化自然语言处理算法多模态算法C/C++Python算法工程化经验发表算法相关优秀论文参加算法相关竞赛/获奖
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