杭州·西湖区
职位详情
岗位职责：
● 构建高性能的分布式推理系统，优化多节点、多GPU环境下的计算效率与资源调度能力。研发智能化的任务分发策略，保障高并发条件下的低延迟响应与高吞吐表现。深入调优推理引擎运行时，降低系统开销，提升整体执行效能。针对多样异构AI加速设备（如NVIDIA GPU, AMD GPU, NPU等），对关键算子进行精细化性能调优，充分释放硬件算力与内存带宽潜力。
● 研究并落地超低bit量化与模型稀疏技术，降低模型存储占用与计算开销，同时维持推理精度稳定。探索更高效的生成式解码机制，加快自回归任务的推理进程。
● 设计支持海量并发请求的系统架构，确保在极端负载下仍具备良好稳定性与性能表现。集成容错处理、自动故障恢复及实时监控告警机制，保障服务持续可用。打造可弹性伸缩的架构体系，适应未来业务扩展与技术迭代需求。
● 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。主动挖掘新型推理优化路径，提出并验证具有创新价值的技术方案。
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，拥有复杂软件系统的架构设计、开发与调试经验。
● 理解深度学习基本理论，熟悉主流模型结构与算法流程，能熟练使用PyTorch、TensorFlow等主流框架进行开发。
● 具备良好的沟通协作能力与团队配合意识，学习能力强，对技术难题有深入探究的耐心与热情。
● 掌握计算机体系结构核心知识，在高性能Kernel开发（CUDA/Triton/ROCM等）、推理引擎优化（vLLM/SGLang等）、模型压缩优化（量化/稀疏等）或AI资源调度优化方面有实际项目经验。
加分项：
● 拥有优秀的学术成果与科研创新能力，曾在相关领域发表高水平论文或获得专利授权。
● 具备基于cutlass/cute构建并极致优化高性能Kernel的实际经验，并成功应用于生产级系统。
● 在大型语言模型（LLM）等重点应用场景中，有扎实的系统级优化或前沿算法落地经验。
● 曾作为骨干参与大规模AI系统的研发工作，或贡献于主流开源项目，具备丰富的工程实践积累和成功落地案例。
● 构建高性能的分布式推理系统，优化多节点、多GPU环境下的计算效率与资源调度能力。研发智能化的任务分发策略，保障高并发条件下的低延迟响应与高吞吐表现。深入调优推理引擎运行时，降低系统开销，提升整体执行效能。针对多样异构AI加速设备（如NVIDIA GPU, AMD GPU, NPU等），对关键算子进行精细化性能调优，充分释放硬件算力与内存带宽潜力。
● 研究并落地超低bit量化与模型稀疏技术，降低模型存储占用与计算开销，同时维持推理精度稳定。探索更高效的生成式解码机制，加快自回归任务的推理进程。
● 设计支持海量并发请求的系统架构，确保在极端负载下仍具备良好稳定性与性能表现。集成容错处理、自动故障恢复及实时监控告警机制，保障服务持续可用。打造可弹性伸缩的架构体系，适应未来业务扩展与技术迭代需求。
● 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。主动挖掘新型推理优化路径，提出并验证具有创新价值的技术方案。
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，拥有复杂软件系统的架构设计、开发与调试经验。
● 理解深度学习基本理论，熟悉主流模型结构与算法流程，能熟练使用PyTorch、TensorFlow等主流框架进行开发。
● 具备良好的沟通协作能力与团队配合意识，学习能力强，对技术难题有深入探究的耐心与热情。
● 掌握计算机体系结构核心知识，在高性能Kernel开发（CUDA/Triton/ROCM等）、推理引擎优化（vLLM/SGLang等）、模型压缩优化（量化/稀疏等）或AI资源调度优化方面有实际项目经验。
加分项：
● 拥有优秀的学术成果与科研创新能力，曾在相关领域发表高水平论文或获得专利授权。
● 具备基于cutlass/cute构建并极致优化高性能Kernel的实际经验，并成功应用于生产级系统。
● 在大型语言模型（LLM）等重点应用场景中，有扎实的系统级优化或前沿算法落地经验。
● 曾作为骨干参与大规模AI系统的研发工作，或贡献于主流开源项目，具备丰富的工程实践积累和成功落地案例。
2026-08-22 14:55
IP属地：浙江杭州
职位福利
本科3-5年机器学习大模型算法模型加速/性能优化多模态算法C/C++Python分布式训练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/获奖优秀开源项目经历
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