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": "阿里国际站-大模型推理工程师/专家-杭州",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company_description": "阿里国际数字商业业务涉及国际电商平台及跨境商品交易。"
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"responsibilities": "1. 负责大模型训练和推理系统的研发和性能优化，包括性能计算性能优化，大模型推理框架，大模型流量调度，高效 CUDA 算子开发，低精度计算，高并发服务请求优化等打造领先的推理引擎。\n2. 负责大模型训练和推理等前瞻性技术架构的调研和引入，不限于子图匹配、编译优化、模型量化等。\n3. 与算法团队深度合作，进行算法和系统的联合优化，包括分析业务性能瓶颈，通过软硬结合的 方式，高效部署和优化 AIGC 核心业务模型，建设 AI 工具链等能力，支撑 AI 业务的高速发展。",
"requirements_text": "1. 熟练掌握 linux 环境下的 C++/Python 语言，有大规模机器学习或搜推广经验者优先。\n2. 至少掌握一种机器学习框架（Tensorflow，Pytorch 或其他自研框架）。\n3. 至少熟悉一种大模型训练/推理框架，诸如 vLLM、TensorRT-LLM、SGlang 等。\n4. 具有独立解决复杂问题的能力，良好的团队合作精神，具备优秀的复杂问题拆解能力。\n5. 有强烈的责任心，技术研究精神，沟通能力和自驱力。\n6. 理解 GPU 硬件架构，理解 GPU 软件栈（CUDA，cuDNN），具备 GPU 性能分析经验优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"机器学习",
"模型训练",
"团队协作",
"沟通能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1. 熟练掌握 linux 环境下的 C++/Python 语言，有大规模机器学习或搜推广经验者优先；6. 理解 GPU 硬件架构，理解 GPU 软件栈（CUDA，cuDNN），具备 GPU 性能分析经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "阿里国际站-大模型推理工程师/专家-杭州\n阿里国际站-大模型推理工程师/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：杭州\n\n职位描述\n1. 负责大模型训练和推理系统的研发和性能优化，包括性能计算性能优化，大模型推理框架，大模型流量调度，高效 CUDA 算子开发，低精度计算，高并发服务请求优化等打造领先的推理引擎。\n2. 负责大模型训练和推理等前瞻性技术架构的调研和引入，不限于子图匹配、编译优化、模型量化等。\n3. 与算法团队深度合作，进行算法和系统的联合优化，包括分析业务性能瓶颈，通过软硬结合的 方式，高效部署和优化 AIGC 核心业务模型，建设 AI 工具链等能力，支撑 AI 业务的高速发展。\n\n职位要求\n1. 熟练掌握 linux 环境下的 C++/Python 语言，有大规模机器学习或搜推广经验者优先。\n2. 至少掌握一种机器学习框架（Tensorflow，Pytorch 或其他自研框架）。\n3. 至少熟悉一种大模型训练/推理框架，诸如 vLLM、TensorRT-LLM、SGlang 等。\n4. 具有独立解决复杂问题的能力，良好的团队合作精神，具备优秀的复杂问题拆解能力。\n5. 有强烈的责任心，技术研究精神，沟通能力和自驱力。\n6. 理解 GPU 硬件架构，理解 GPU 软件栈（CUDA，cuDNN），具备 GPU 性能分析经验优先。\n1. 负责大模型训练和推理系统的研发和性能优化，包括性能计算性能优化，大模型推理框架，大模型流量调度，高效 CUDA 算子开发，低精度计算，高并发服务请求优化等打造领先的推理引擎。\n2. 负责大模型训练和推理等前瞻性技术架构的调研和引入，不限于子图匹配、编译优化、模型量化等。\n3. 与算法团队深度合作，进行算法和系统的联合优化，包括分析业务性能瓶颈，通过软硬结合的 方式，高效部署和优化 AIGC 核心业务模型，建设 AI 工具链等能力，支撑 AI 业务的高速发展。\n1. 熟练掌握 linux 环境下的 C++/Python 语言，有大规模机器学习或搜推广经验者优先。\n2. 至少掌握一种机器学习框架（Tensorflow，Pytorch 或其他自研框架）。\n3. 至少熟悉一种大模型训练/推理框架，诸如 vLLM、TensorRT-LLM、SGlang 等。\n4. 具有独立解决复杂问题的能力，良好的团队合作精神，具备优秀的复杂问题拆解能力。\n5. 有强烈的责任心，技术研究精神，沟通能力和自驱力。\n6. 理解 GPU 硬件架构，理解 GPU 软件栈（CUDA，cuDNN），具备 GPU 性能分析经验优先。",
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