深圳
职位详情
工作职责：
负责深度学习模型的封装与工程落地，设计并实现高效、稳定的API服务接口，保障模型在生产环境中的高可用性与可扩展能力。
配合运维团队完成模型在集群环境中的部署，支持高并发场景下的稳定运行，确保系统整体性能与可靠性。
持续优化模型推理效率，运用模型压缩、剪枝、量化等手段降低响应延迟，提升QPS（每秒查询数）。
研究基于消费级显卡（如NVIDIARTX系列）的多卡并行训练与推理加速方案，提高硬件利用率与部署性价比。
参与构建统一的推理服务平台，开发通用型推理加速工具，提升模型服务化与部署流程的自动化水平。
维护模型推理相关技术流程，为业务方提供技术支持，及时响应并解决模型调用过程中的各类问题。跟踪深度学习前沿技术动态，评估其应用价值，并推动落地到实际项目中。
撰写规范、完整的技术文档，保障研发流程的标准化与可追溯性。
任职要求：
计算机科学、人工智能、电子工程或相关领域本科及以上学历。
具备5年以上软件开发经验，编程基础扎实，代码风格良好。
拥有至少2年深度学习项目实战经验，熟练掌握TensorFlow、PyTorch等主流框架。
精通Python及C/C++语言，具备较强的工程实现能力与编码实践经验。
熟悉Linux开发环境，掌握常见设计模式与数据结构，具备良好的编程素养。
了解模型推理优化方法，包括但不限于模型剪枝、量化、算子融合与压缩技术。
具备在消费级GPU上进行多卡并行训练或推理优化的实际经验，能充分发挥硬件性能。
具备优秀的沟通协作能力，积极主动，富有团队精神，学习适应能力强。
具有出色的逻辑思维与问题排查能力，能在高强度环境下保持高效产出。
加分项：
具备大型分布式系统或集群环境下的开发与调优经验。
熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术栈。
有开源社区贡献经历或在顶级学术会议发表过相关论文。
负责深度学习模型的封装与工程落地，设计并实现高效、稳定的API服务接口，保障模型在生产环境中的高可用性与可扩展能力。
配合运维团队完成模型在集群环境中的部署，支持高并发场景下的稳定运行，确保系统整体性能与可靠性。
持续优化模型推理效率，运用模型压缩、剪枝、量化等手段降低响应延迟，提升QPS（每秒查询数）。
研究基于消费级显卡（如NVIDIARTX系列）的多卡并行训练与推理加速方案，提高硬件利用率与部署性价比。
参与构建统一的推理服务平台，开发通用型推理加速工具，提升模型服务化与部署流程的自动化水平。
维护模型推理相关技术流程，为业务方提供技术支持，及时响应并解决模型调用过程中的各类问题。跟踪深度学习前沿技术动态，评估其应用价值，并推动落地到实际项目中。
撰写规范、完整的技术文档，保障研发流程的标准化与可追溯性。
任职要求：
计算机科学、人工智能、电子工程或相关领域本科及以上学历。
具备5年以上软件开发经验，编程基础扎实，代码风格良好。
拥有至少2年深度学习项目实战经验，熟练掌握TensorFlow、PyTorch等主流框架。
精通Python及C/C++语言，具备较强的工程实现能力与编码实践经验。
熟悉Linux开发环境，掌握常见设计模式与数据结构，具备良好的编程素养。
了解模型推理优化方法，包括但不限于模型剪枝、量化、算子融合与压缩技术。
具备在消费级GPU上进行多卡并行训练或推理优化的实际经验，能充分发挥硬件性能。
具备优秀的沟通协作能力，积极主动，富有团队精神，学习适应能力强。
具有出色的逻辑思维与问题排查能力，能在高强度环境下保持高效产出。
加分项：
具备大型分布式系统或集群环境下的开发与调优经验。
熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术栈。
有开源社区贡献经历或在顶级学术会议发表过相关论文。
2026-06-24 12:33
IP属地：广东深圳
职位福利
本科3-5年C/C++大模型算法多模态算法强化学习模型加速/性能优化Python
深圳水木云清科技有限公司
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