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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "智能引擎-模型优化系统工程师/技术专家-杭州",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "IT运维"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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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "我们是阿里巴巴智能引擎事业部模型优化团队，负责集团深度学习模型和 LLM 模型的推理性能优化与系统演进。在这里你将负责：\n● 支撑淘宝、天猫、AIDC、高德等阿里巴巴集团业务的千亿级模型推理请求，是深度学习与大模型推理优化的前沿阵地；\n● 研发高性能大模型推理引擎，围绕算子优化、请求调度、缓存管理和计算通信协同开展端到端优化，持续突破吞吐、时延与资源效率边界；\n● 面向ScalingUp持续升级深度学习推理系统架构，重塑特征、模型的深度协同，支持百万级超长序列、TB级Embedding、数百亿参数规模的Dense网络的下一代搜索推荐深度学习模型。\n● 推动模型、系统与硬件协同优化，充分释放异构算力潜能，建设高性能、高稳定、可演进的模型推理基础设施。",
"requirements_text": "我们期望你：\n● 精通 C++，熟悉 Python，具备优秀的系统设计、开发、调试与性能优化能力；\n● 熟悉 PyTorch 等深度学习框架及主流模型的推理过程，了解 GPU 架构与编程模型，具备系统性能分析与优化能力；\n● 具备良好的工程素养和问题解决能力，追求极致的系统性能与代码质量。\n以下任一经验加分：\n● 熟悉 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等主流大模型推理框架的架构与核心实现，有源码阅读、功能扩展或性能优化经验；\n● 具备搜索推荐在线推理引擎研发经验，在高并发低延迟服务、内存管理、特征访存或大规模生产系统等方面有一定的技术积累。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"深度学习",
"性能优化",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "以下任一经验加分：",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "智能引擎-模型优化系统工程师/技术专家-杭州\n智能引擎-模型优化系统工程师/技术专家-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n我们是阿里巴巴智能引擎事业部模型优化团队，负责集团深度学习模型和 LLM 模型的推理性能优化与系统演进。在这里你将负责：\n● 支撑淘宝、天猫、AIDC、高德等阿里巴巴集团业务的千亿级模型推理请求，是深度学习与大模型推理优化的前沿阵地；\n● 研发高性能大模型推理引擎，围绕算子优化、请求调度、缓存管理和计算通信协同开展端到端优化，持续突破吞吐、时延与资源效率边界；\n● 面向ScalingUp持续升级深度学习推理系统架构，重塑特征、模型的深度协同，支持百万级超长序列、TB级Embedding、数百亿参数规模的Dense网络的下一代搜索推荐深度学习模型。\n● 推动模型、系统与硬件协同优化，充分释放异构算力潜能，建设高性能、高稳定、可演进的模型推理基础设施。\n\n职位要求\n我们期望你：\n● 精通 C++，熟悉 Python，具备优秀的系统设计、开发、调试与性能优化能力；\n● 熟悉 PyTorch 等深度学习框架及主流模型的推理过程，了解 GPU 架构与编程模型，具备系统性能分析与优化能力；\n● 具备良好的工程素养和问题解决能力，追求极致的系统性能与代码质量。\n以下任一经验加分：\n● 熟悉 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等主流大模型推理框架的架构与核心实现，有源码阅读、功能扩展或性能优化经验；\n● 具备搜索推荐在线推理引擎研发经验，在高并发低延迟服务、内存管理、特征访存或大规模生产系统等方面有一定的技术积累。\n我们是阿里巴巴智能引擎事业部模型优化团队，负责集团深度学习模型和 LLM 模型的推理性能优化与系统演进。在这里你将负责：\n● 支撑淘宝、天猫、AIDC、高德等阿里巴巴集团业务的千亿级模型推理请求，是深度学习与大模型推理优化的前沿阵地；\n● 研发高性能大模型推理引擎，围绕算子优化、请求调度、缓存管理和计算通信协同开展端到端优化，持续突破吞吐、时延与资源效率边界；\n● 面向ScalingUp持续升级深度学习推理系统架构，重塑特征、模型的深度协同，支持百万级超长序列、TB级Embedding、数百亿参数规模的Dense网络的下一代搜索推荐深度学习模型。\n● 推动模型、系统与硬件协同优化，充分释放异构算力潜能，建设高性能、高稳定、可演进的模型推理基础设施。\n我们期望你：\n● 精通 C++，熟悉 Python，具备优秀的系统设计、开发、调试与性能优化能力；\n● 熟悉 PyTorch 等深度学习框架及主流模型的推理过程，了解 GPU 架构与编程模型，具备系统性能分析与优化能力；\n● 具备良好的工程素养和问题解决能力，追求极致的系统性能与代码质量。\n以下任一经验加分：\n● 熟悉 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等主流大模型推理框架的架构与核心实现，有源码阅读、功能扩展或性能优化经验；\n● 具备搜索推荐在线推理引擎研发经验，在高并发低延迟服务、内存管理、特征访存或大规模生产系统等方面有一定的技术积累。",
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