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-推理研发工程师-视觉生成大模型",
"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": "算法研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "● 计算机、软件工程、人工智能相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "作为阿里巴巴视觉生成大模型Al Infra训推优化团队，我们支持了通义Wan和Happy系列模型，你将有机会参与或负责以下工作内容：\n● 对推理引擎的运行时环境进行深度优化，减少延迟，提高整体性能；\n● 针对多种异构AI加速硬件，对核心算子进行极致性能优化，结合量化、蒸馏、cache等技术，降低视频推理成本；\n● 开发智能的请求调度算法，确保高并发场景下的最优响应时间和吞吐量；\n● 持续关注并跟进业界技术发展，积极尝试和探索新的推理优化方向，提出并验证创新性的解决方案。",
"requirements_text": "● 计算机、软件工程、人工智能相关专业硕士及以上学历；\n● 扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉Python/C++语言和常用设计模式，具备复杂系统的设计开发调试能力；\n● 熟悉深度学习基础理论，理解主流训练/推理框架（如 PyTorch、Megatron、DeepSpeed、JAX 等）的特点与实现细节；\n● 熟悉计算机体系结构，具备高性能 Kernel 开发（CUDA / Triton）、推理引擎优化、模型压缩与算力调度等方面的实践经验；\n● 良好的沟通能力与团队协作意识，具备快速学习和深入钻研复杂技术问题的能力。\n加分项：\n● 具备文生视频 / 图生视频等方向的训练或推理优化实战经验；\n● 熟悉Diffusion等视频生成体系，并参与过性能优化或工程落地；\n● 对视频生成的系统瓶颈、成本模型和工程化落地有深入思考。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"CUDA",
"深度学习",
"性能优化",
"团队协作",
"沟通能力"
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"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100029740002"
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"fulltext": "智能引擎-推理研发工程师-视觉生成大模型\n智能引擎-推理研发工程师-视觉生成大模型\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n作为阿里巴巴视觉生成大模型Al Infra训推优化团队，我们支持了通义Wan和Happy系列模型，你将有机会参与或负责以下工作内容：\n● 对推理引擎的运行时环境进行深度优化，减少延迟，提高整体性能；\n● 针对多种异构AI加速硬件，对核心算子进行极致性能优化，结合量化、蒸馏、cache等技术，降低视频推理成本；\n● 开发智能的请求调度算法，确保高并发场景下的最优响应时间和吞吐量；\n● 持续关注并跟进业界技术发展，积极尝试和探索新的推理优化方向，提出并验证创新性的解决方案。\n\n职位要求\n● 计算机、软件工程、人工智能相关专业硕士及以上学历；\n● 扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉Python/C++语言和常用设计模式，具备复杂系统的设计开发调试能力；\n● 熟悉深度学习基础理论，理解主流训练/推理框架（如 PyTorch、Megatron、DeepSpeed、JAX 等）的特点与实现细节；\n● 熟悉计算机体系结构，具备高性能 Kernel 开发（CUDA / Triton）、推理引擎优化、模型压缩与算力调度等方面的实践经验；\n● 良好的沟通能力与团队协作意识，具备快速学习和深入钻研复杂技术问题的能力。\n加分项：\n● 具备文生视频 / 图生视频等方向的训练或推理优化实战经验；\n● 熟悉Diffusion等视频生成体系，并参与过性能优化或工程落地；\n● 对视频生成的系统瓶颈、成本模型和工程化落地有深入思考。\n作为阿里巴巴视觉生成大模型Al Infra训推优化团队，我们支持了通义Wan和Happy系列模型，你将有机会参与或负责以下工作内容：\n● 对推理引擎的运行时环境进行深度优化，减少延迟，提高整体性能；\n● 针对多种异构AI加速硬件，对核心算子进行极致性能优化，结合量化、蒸馏、cache等技术，降低视频推理成本；\n● 开发智能的请求调度算法，确保高并发场景下的最优响应时间和吞吐量；\n● 持续关注并跟进业界技术发展，积极尝试和探索新的推理优化方向，提出并验证创新性的解决方案。\n● 计算机、软件工程、人工智能相关专业硕士及以上学历；\n● 扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉Python/C++语言和常用设计模式，具备复杂系统的设计开发调试能力；\n● 熟悉深度学习基础理论，理解主流训练/推理框架（如 PyTorch、Megatron、DeepSpeed、JAX 等）的特点与实现细节；\n● 熟悉计算机体系结构，具备高性能 Kernel 开发（CUDA / Triton）、推理引擎优化、模型压缩与算力调度等方面的实践经验；\n● 良好的沟通能力与团队协作意识，具备快速学习和深入钻研复杂技术问题的能力。\n加分项：\n● 具备文生视频 / 图生视频等方向的训练或推理优化实战经验；\n● 熟悉Diffusion等视频生成体系，并参与过性能优化或工程落地；\n● 对视频生成的系统瓶颈、成本模型和工程化落地有深入思考。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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