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-百炼模型推理服务技术专家-杭州",
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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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"responsibilities": "1. 多模态模型的推理功能开发和性能优化，包括对Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni等多模态输入/输出模型的功能支持和推理性能优化。\n2. 分布式推理架构的研发，包括多机推理架构设计，P/D分离、A/F分离、VL模型分离架构的落地。\n3. 推理引擎服务化，包括推理引擎如何接入线上服务平台，自动扩缩容和可观测性的适配，以及提升线上服务稳定性。",
"requirements_text": "1. 计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历，熟练掌握C++和Python编程语言，和软件工程面向对象设计（OOP，OOD）等相关技术， 有很好的抽象能力。\n2. 掌握性能优化方法论，能够快速定位系统瓶颈的原因，能够利用Roofline Model来计算IO、计算和带宽的理论极限，并用编程技术逼近极限。\n3. 良好的技术洞察力、拥有技术激情、快速学习和协同落地能力，自我驱动力强，具有创新精神。\n加分项\n1. 熟悉开源LLM推理引擎的架构和实现， 对推理引擎领域开源项目有持续关注。\n2. 有分布式推理系统架构设计和性能优化经验。\n3. 有CUDA编程基础和算子性能优化经验。\n4. 有过高性能计算领域文章发表等相关经验。",
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"Python",
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"fulltext": "AI推理平台-百炼模型推理服务技术专家-杭州\nAI推理平台-百炼模型推理服务技术专家-杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术-基础平台\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 多模态模型的推理功能开发和性能优化，包括对Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni等多模态输入/输出模型的功能支持和推理性能优化。\n2. 分布式推理架构的研发，包括多机推理架构设计，P/D分离、A/F分离、VL模型分离架构的落地。\n3. 推理引擎服务化，包括推理引擎如何接入线上服务平台，自动扩缩容和可观测性的适配，以及提升线上服务稳定性。\n\n职位要求\n1. 计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历，熟练掌握C++和Python编程语言，和软件工程面向对象设计（OOP，OOD）等相关技术， 有很好的抽象能力。\n2. 掌握性能优化方法论，能够快速定位系统瓶颈的原因，能够利用Roofline Model来计算IO、计算和带宽的理论极限，并用编程技术逼近极限。\n3. 良好的技术洞察力、拥有技术激情、快速学习和协同落地能力，自我驱动力强，具有创新精神。\n加分项\n1. 熟悉开源LLM推理引擎的架构和实现， 对推理引擎领域开源项目有持续关注。\n2. 有分布式推理系统架构设计和性能优化经验。\n3. 有CUDA编程基础和算子性能优化经验。\n4. 有过高性能计算领域文章发表等相关经验。\n1. 多模态模型的推理功能开发和性能优化，包括对Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni等多模态输入/输出模型的功能支持和推理性能优化。\n2. 分布式推理架构的研发，包括多机推理架构设计，P/D分离、A/F分离、VL模型分离架构的落地。\n3. 推理引擎服务化，包括推理引擎如何接入线上服务平台，自动扩缩容和可观测性的适配，以及提升线上服务稳定性。\n1. 计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历，熟练掌握C++和Python编程语言，和软件工程面向对象设计（OOP，OOD）等相关技术， 有很好的抽象能力。\n2. 掌握性能优化方法论，能够快速定位系统瓶颈的原因，能够利用Roofline Model来计算IO、计算和带宽的理论极限，并用编程技术逼近极限。\n3. 良好的技术洞察力、拥有技术激情、快速学习和协同落地能力，自我驱动力强，具有创新精神。\n加分项\n1. 熟悉开源LLM推理引擎的架构和实现， 对推理引擎领域开源项目有持续关注。\n2. 有分布式推理系统架构设计和性能优化经验。\n3. 有CUDA编程基础和算子性能优化经验。\n4. 有过高性能计算领域文章发表等相关经验。",
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