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_title": "集团安全部-高级AI infra 工程师-大模型推理方向",
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"responsibilities": "岗位名称：高级AI infra 工程师\n岗位描述：\n负责AI基础设施底层设施的基础研究和技术优化，打造高性能、高可用、高稳定的AI大模型推理全栈架构，支持高并发、超长上下文、agent等场景。\n岗位职责：\n1. 大模型前沿的推理加速相关的技术的调研和研究，并结合实际业务场景，在实际生产中落地。\n2. 大模型底层服务引擎的研发和优化，持续保障服务稳定运行，并且能处理高并发场景。\n3. 持续迭代和改进已有的大模型服务的性能和调优，具备创新精神，能抗住压力解决行业内tough的问题。\n4. 分别站在算法和工程的视角，对现有的大模型推理服务进行改进，用极致的性价比完成大模型的推理和优化。",
"requirements_text": "岗位要求：\n● 精通vllm、sglang、tensorrt-llm的框架。\n● 研究生以上学历\n● 有良好的算法功底\n● 具备的大模型服务经验\n● 有大模型优化相关的经验（包括但不限于： 模型量化、模型裁剪、投机解码、扩散模型、MTP、mudusa、模型蒸馏、算子融合、GPU kernel优化等）\n● 能有自己在模型性能调优相关的方法论，能熟练借助各种性能分析和评测工具解决性能瓶颈问题的分析。\n● 具备强大的工程落地能力。",
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"fulltext": "集团安全部-高级AI infra 工程师-大模型推理方向\n集团安全部-高级AI infra 工程师-大模型推理方向\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n岗位名称：高级AI infra 工程师\n岗位描述：\n负责AI基础设施底层设施的基础研究和技术优化，打造高性能、高可用、高稳定的AI大模型推理全栈架构，支持高并发、超长上下文、agent等场景。\n岗位职责：\n1. 大模型前沿的推理加速相关的技术的调研和研究，并结合实际业务场景，在实际生产中落地。\n2. 大模型底层服务引擎的研发和优化，持续保障服务稳定运行，并且能处理高并发场景。\n3. 持续迭代和改进已有的大模型服务的性能和调优，具备创新精神，能抗住压力解决行业内tough的问题。\n4. 分别站在算法和工程的视角，对现有的大模型推理服务进行改进，用极致的性价比完成大模型的推理和优化。\n\n职位要求\n岗位要求：\n● 精通vllm、sglang、tensorrt-llm的框架。\n● 研究生以上学历\n● 有良好的算法功底\n● 具备的大模型服务经验\n● 有大模型优化相关的经验（包括但不限于： 模型量化、模型裁剪、投机解码、扩散模型、MTP、mudusa、模型蒸馏、算子融合、GPU kernel优化等）\n● 能有自己在模型性能调优相关的方法论，能熟练借助各种性能分析和评测工具解决性能瓶颈问题的分析。\n● 具备强大的工程落地能力。\n岗位名称：高级AI infra 工程师\n岗位描述：\n负责AI基础设施底层设施的基础研究和技术优化，打造高性能、高可用、高稳定的AI大模型推理全栈架构，支持高并发、超长上下文、agent等场景。\n岗位职责：\n1. 大模型前沿的推理加速相关的技术的调研和研究，并结合实际业务场景，在实际生产中落地。\n2. 大模型底层服务引擎的研发和优化，持续保障服务稳定运行，并且能处理高并发场景。\n3. 持续迭代和改进已有的大模型服务的性能和调优，具备创新精神，能抗住压力解决行业内tough的问题。\n4. 分别站在算法和工程的视角，对现有的大模型推理服务进行改进，用极致的性价比完成大模型的推理和优化。\n岗位要求：\n● 精通vllm、sglang、tensorrt-llm的框架。\n● 研究生以上学历\n● 有良好的算法功底\n● 具备的大模型服务经验\n● 有大模型优化相关的经验（包括但不限于： 模型量化、模型裁剪、投机解码、扩散模型、MTP、mudusa、模型蒸馏、算子融合、GPU kernel优化等）\n● 能有自己在模型性能调优相关的方法论，能熟练借助各种性能分析和评测工具解决性能瓶颈问题的分析。\n● 具备强大的工程落地能力。",
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