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": "智能引擎-多模态推理引擎研发工程师/专家-杭州",
"job_level": "专家",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": "技术类-开发"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_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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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "我们是 HappyHorse 推理工程团队，聚焦行业顶尖的多模态理解和生成模型在 AI 创新应用场景的推理落地，涵盖从推理架构设计、全链路服务编排到性能极致优化的全栈技术挑战。主要工作内容如下：\n1. 参与多模态大模型推理引擎的研发，聚焦多模态模型在 图像理解、音频理解、视频理解等任务上的极致性能优化，提升模型对复杂多模态场景的语义分析和推理能力；\n2. 负责视频生成模型DiT的深度性能优化，包括但不限于 SP/PP、算子融合、量化、蒸馏、稀疏化等工作；\n3. 支持多模态大模型在AI创新应用场景的快速落地，与算法和工程团队协同，解决实际大规模部署过程中的性能和稳定性问题，打造高效、稳定、低延迟的多模态大模型推理引擎。",
"requirements_text": "1. 有扎实的工程算法基础，具有模型开发、调试与性能调优的实战经验，熟练掌握 GDB / Nsight 等调试与性能分析工具；\n2. 对 LLM 、VLM等大模型结构和原理有深入理解，熟悉常见的 FlashAttention、TP/DP/EP/PP等的原理，了解开源大模型推理服务框架vLLM、SGLang等并有生产调优落地经验者优先；\n3. 熟悉Diffusion模型的原理，深度参与过 Diffusion模型的量化、蒸馏、稀疏化等模型性能优化经验者优先；\n4. 学习能力强，具有优秀的分析和解决实际问题的能力和态度，对新技术有热情。",
"skills": [AI生成
"性能优化",
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"学习能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "2. 对 LLM 、VLM等大模型结构和原理有深入理解，熟悉常见的 FlashAttention、TP/DP/EP/PP等的原理，了解开源大模型推理服务框架vLLM、SGLang等并有生产调优落地经验者优先；3. 熟悉Diffusion模型的原理，深度参与过 Diffusion模型的量化、蒸馏、稀疏化等模型性能优化经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"job_url": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100024660001"
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"fulltext": "智能引擎-多模态推理引擎研发工程师/专家-杭州\n智能引擎-多模态推理引擎研发工程师/专家-杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n我们是 HappyHorse 推理工程团队，聚焦行业顶尖的多模态理解和生成模型在 AI 创新应用场景的推理落地，涵盖从推理架构设计、全链路服务编排到性能极致优化的全栈技术挑战。主要工作内容如下：\n1. 参与多模态大模型推理引擎的研发，聚焦多模态模型在 图像理解、音频理解、视频理解等任务上的极致性能优化，提升模型对复杂多模态场景的语义分析和推理能力；\n2. 负责视频生成模型DiT的深度性能优化，包括但不限于 SP/PP、算子融合、量化、蒸馏、稀疏化等工作；\n3. 支持多模态大模型在AI创新应用场景的快速落地，与算法和工程团队协同，解决实际大规模部署过程中的性能和稳定性问题，打造高效、稳定、低延迟的多模态大模型推理引擎。\n\n职位要求\n1. 有扎实的工程算法基础，具有模型开发、调试与性能调优的实战经验，熟练掌握 GDB / Nsight 等调试与性能分析工具；\n2. 对 LLM 、VLM等大模型结构和原理有深入理解，熟悉常见的 FlashAttention、TP/DP/EP/PP等的原理，了解开源大模型推理服务框架vLLM、SGLang等并有生产调优落地经验者优先；\n3. 熟悉Diffusion模型的原理，深度参与过 Diffusion模型的量化、蒸馏、稀疏化等模型性能优化经验者优先；\n4. 学习能力强，具有优秀的分析和解决实际问题的能力和态度，对新技术有热情。\n我们是 HappyHorse 推理工程团队，聚焦行业顶尖的多模态理解和生成模型在 AI 创新应用场景的推理落地，涵盖从推理架构设计、全链路服务编排到性能极致优化的全栈技术挑战。主要工作内容如下：\n1. 参与多模态大模型推理引擎的研发，聚焦多模态模型在 图像理解、音频理解、视频理解等任务上的极致性能优化，提升模型对复杂多模态场景的语义分析和推理能力；\n2. 负责视频生成模型DiT的深度性能优化，包括但不限于 SP/PP、算子融合、量化、蒸馏、稀疏化等工作；\n3. 支持多模态大模型在AI创新应用场景的快速落地，与算法和工程团队协同，解决实际大规模部署过程中的性能和稳定性问题，打造高效、稳定、低延迟的多模态大模型推理引擎。\n1. 有扎实的工程算法基础，具有模型开发、调试与性能调优的实战经验，熟练掌握 GDB / Nsight 等调试与性能分析工具；\n2. 对 LLM 、VLM等大模型结构和原理有深入理解，熟悉常见的 FlashAttention、TP/DP/EP/PP等的原理，了解开源大模型推理服务框架vLLM、SGLang等并有生产调优落地经验者优先；\n3. 熟悉Diffusion模型的原理，深度参与过 Diffusion模型的量化、蒸馏、稀疏化等模型性能优化经验者优先；\n4. 学习能力强，具有优秀的分析和解决实际问题的能力和态度，对新技术有热情。",
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