主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "AI推理平台-AI 性能研发工程师-杭州/北京",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"compensation": {
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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "本岗位隶属于我们是阿里巴巴大模型推理团队，团队负责集团内部大语言模型 AI Infra推理系统建设和维护，为淘宝、天猫、聚划算、优酷、闲鱼等多个集团业务部门提供强有力的技术支撑和底层服务能力。AI 性能工程师工作内容包括但不限于：\n1. 参与大模型推理系统的研发，聚焦于推理框架与各种类型异构硬件的适配和性能优化工作。\n2. 实现各类型“卡-模型”匹配度的自动化观测，指导资源调度策略，评估新硬件引入价值。\n3. 线上服务的监控与问题定位，加速大模型能力在集团内落地。\n如果您是一位后端研发工程师，具有丰富的性能优化经验，希望投身于AI Infra事业又苦于缺少相关经历，也欢迎投递本岗位，我们更看重您的学习和解决问题的能力！",
"requirements_text": "● 计算机及相关专业背景，扎实的计算机基础知识，精通Python/Java中至少一门语言。\n● 具有1年以上分布式系统或后端服务系统相关工作经验，具备复杂系统软件的设计和调试能力。\n● 熟悉主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），了解大模型推理技术栈（如 vLLM, TensorRT-LLM, TGI, ONNX Runtime, Triton 等）的基本原理与使用方式。 \n● 加分项\n○ 有 大模型推理服务（LLM Serving） 开发和落地经验，或熟悉推理引擎架构者优先。\n○ 有高性能计算（HPC）、大规模分布式系统落地应用经验者优先。\n○ 熟悉主流 AI 基础设施开源项目，或有开源社区贡献者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
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"preferred_qualifications": "● 加分项；○ 有 大模型推理服务（LLM Serving） 开发和落地经验，或熟悉推理引擎架构者优先；○ 有高性能计算（HPC）、大规模分布式系统落地应用经验者优先；○ 熟悉主流 AI 基础设施开源项目，或有开源社区贡献者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI推理平台-AI 性能研发工程师-杭州/北京\nAI推理平台-AI 性能研发工程师-杭州/北京\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n本岗位隶属于我们是阿里巴巴大模型推理团队，团队负责集团内部大语言模型 AI Infra推理系统建设和维护，为淘宝、天猫、聚划算、优酷、闲鱼等多个集团业务部门提供强有力的技术支撑和底层服务能力。AI 性能工程师工作内容包括但不限于：\n1. 参与大模型推理系统的研发，聚焦于推理框架与各种类型异构硬件的适配和性能优化工作。\n2. 实现各类型“卡-模型”匹配度的自动化观测，指导资源调度策略，评估新硬件引入价值。\n3. 线上服务的监控与问题定位，加速大模型能力在集团内落地。\n如果您是一位后端研发工程师，具有丰富的性能优化经验，希望投身于AI Infra事业又苦于缺少相关经历，也欢迎投递本岗位，我们更看重您的学习和解决问题的能力！\n\n职位要求\n● 计算机及相关专业背景，扎实的计算机基础知识，精通Python/Java中至少一门语言。\n● 具有1年以上分布式系统或后端服务系统相关工作经验，具备复杂系统软件的设计和调试能力。\n● 熟悉主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），了解大模型推理技术栈（如 vLLM, TensorRT-LLM, TGI, ONNX Runtime, Triton 等）的基本原理与使用方式。 \n● 加分项\n○ 有 大模型推理服务（LLM Serving） 开发和落地经验，或熟悉推理引擎架构者优先。\n○ 有高性能计算（HPC）、大规模分布式系统落地应用经验者优先。\n○ 熟悉主流 AI 基础设施开源项目，或有开源社区贡献者优先。\n本岗位隶属于我们是阿里巴巴大模型推理团队，团队负责集团内部大语言模型 AI Infra推理系统建设和维护，为淘宝、天猫、聚划算、优酷、闲鱼等多个集团业务部门提供强有力的技术支撑和底层服务能力。AI 性能工程师工作内容包括但不限于：\n1. 参与大模型推理系统的研发，聚焦于推理框架与各种类型异构硬件的适配和性能优化工作。\n2. 实现各类型“卡-模型”匹配度的自动化观测，指导资源调度策略，评估新硬件引入价值。\n3. 线上服务的监控与问题定位，加速大模型能力在集团内落地。\n如果您是一位后端研发工程师，具有丰富的性能优化经验，希望投身于AI Infra事业又苦于缺少相关经历，也欢迎投递本岗位，我们更看重您的学习和解决问题的能力！\n● 计算机及相关专业背景，扎实的计算机基础知识，精通Python/Java中至少一门语言。\n● 具有1年以上分布式系统或后端服务系统相关工作经验，具备复杂系统软件的设计和调试能力。\n● 熟悉主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），了解大模型推理技术栈（如 vLLM, TensorRT-LLM, TGI, ONNX Runtime, Triton 等）的基本原理与使用方式。 \n● 加分项\n○ 有 大模型推理服务（LLM Serving） 开发和落地经验，或熟悉推理引擎架构者优先。\n○ 有高性能计算（HPC）、大规模分布式系统落地应用经验者优先。\n○ 熟悉主流 AI 基础设施开源项目，或有开源社区贡献者优先。",
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