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【岗位职责】
1.跟进大模型训练与推理加速方向的最新技术进展(如高效架构设计、动态推理策略、模型量化、剪枝等),并输出技术调研分析报告。
2.参与大模型训练与推理全流程,开展性能评估与瓶颈识别,配合完成分布式训练或推理引擎的优化实验工作。
3.主导或协助完成推理加速算法的开发与实现,并进行效果验证及性能基准测试。
4.与算法团队深度协作,研究模型结构与优化方法,提升硬件资源利用率,支撑模型的高效落地部署。

【职位要求】
1.计算机、通信、数学、统计等相关专业硕士及以上学历。
2.具备扎实的编程能力,熟练掌握Python,熟悉PyTorch框架使用。
3.拥有扎实的大模型或深度学习理论基础,对NLP及大模型技术具有强烈兴趣。
4.理解RAG、机器学习、深度学习等算法原理,具备大模型训练与调优实践经验者优先考虑。
5.加分项(符合其中任意一项即可):
-熟悉或实践过至少一种推理加速技术(如量化、知识蒸馏、KV缓存优化)或推理引擎(如vLLM);
-对Eagle等新型高效架构有研究经历或项目实践,并持续关注领域前沿动态;
-有大模型训练、调优相关项目经验、竞赛成果或顶会论文发表者优先。
2026-06-26 14:01
IP属地:上海

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本科经验不限
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