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": "LongCat - 异构算力 AI 工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-基础研发平台",
"location": "北京市 / 上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 围绕大模型异构算力集群，尤其是国产算力集群，面向大模型训练和推理场景支持算力评估、适配和落地维护，具体包括分布式优化框架，AI框架，网络集合通信，算子等方面内容\n2. 负责大模型分布式优化框架的系统分析，性能调优，特性开发，问题定位等工作，支持常见的大模型分布式优化框架\n3. 负责PyTorch在异构算力下系统分析，性能调优，问题定位等工作\n4. 负责常见的大模型场景下高性能Kernel算子的关键指标分析和统计，融合开发，性能优化等工作\n5. 负责大模型超万卡规模的集合通信/NCCL关键指标分析和统计，系统定位/调优等工作\n6. 负责多种算力的Benchmark评测，对比验证，性能分析等工作",
"requirements_text": "1. 有扎实的计算机理论基础，熟练掌握C++或Python语言\n2. 具备良好的问题分析和一定的解决能力，具有较好的学习能力和好奇心驱动\n3. 对LLM和多模态模型有基本的算法理解\n4. 有实际的训练或推理场景实践，熟悉相关框架和算子细节",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"学习能力"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "业界前列的多种算力规模，协同算法，AI框架，网络，计算，芯片等多个团队共同建设大模型软、硬件技术底座，接触最前沿的AI Infra基础设施，结合最前沿的AI平台软件栈，支撑最前沿的大模型不同领域的算法探索，从算法到算子，从芯片架构到互联集群，从POC到大规模场景，充满机遇与挑战，兼顾学习和成长，在垂直，水平等多个领域和维度，全面感受大模型带来的技术变革！"
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"fulltext": "LongCat - 异构算力 AI 工程师\nLongCat - 异构算力 AI 工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n部门：核心本地商业-基础研发平台\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-05-28\n\n岗位职责\n1. 围绕大模型异构算力集群，尤其是国产算力集群，面向大模型训练和推理场景支持算力评估、适配和落地维护，具体包括分布式优化框架，AI框架，网络集合通信，算子等方面内容\n2. 负责大模型分布式优化框架的系统分析，性能调优，特性开发，问题定位等工作，支持常见的大模型分布式优化框架\n3. 负责PyTorch在异构算力下系统分析，性能调优，问题定位等工作\n4. 负责常见的大模型场景下高性能Kernel算子的关键指标分析和统计，融合开发，性能优化等工作\n5. 负责大模型超万卡规模的集合通信/NCCL关键指标分析和统计，系统定位/调优等工作\n6. 负责多种算力的Benchmark评测，对比验证，性能分析等工作\n\n岗位基本要求\n1. 有扎实的计算机理论基础，熟练掌握C++或Python语言\n2. 具备良好的问题分析和一定的解决能力，具有较好的学习能力和好奇心驱动\n3. 对LLM和多模态模型有基本的算法理解\n4. 有实际的训练或推理场景实践，熟悉相关框架和算子细节\n\n岗位亮点\n业界前列的多种算力规模，协同算法，AI框架，网络，计算，芯片等多个团队共同建设大模型软、硬件技术底座，接触最前沿的AI Infra基础设施，结合最前沿的AI平台软件栈，支撑最前沿的大模型不同领域的算法探索，从算法到算子，从芯片架构到互联集群，从POC到大规模场景，充满机遇与挑战，兼顾学习和成长，在垂直，水平等多个领域和维度，全面感受大模型带来的技术变革！\n1. 围绕大模型异构算力集群，尤其是国产算力集群，面向大模型训练和推理场景支持算力评估、适配和落地维护，具体包括分布式优化框架，AI框架，网络集合通信，算子等方面内容\n2. 负责大模型分布式优化框架的系统分析，性能调优，特性开发，问题定位等工作，支持常见的大模型分布式优化框架\n3. 负责PyTorch在异构算力下系统分析，性能调优，问题定位等工作\n4. 负责常见的大模型场景下高性能Kernel算子的关键指标分析和统计，融合开发，性能优化等工作\n5. 负责大模型超万卡规模的集合通信/NCCL关键指标分析和统计，系统定位/调优等工作\n6. 负责多种算力的Benchmark评测，对比验证，性能分析等工作\n1. 有扎实的计算机理论基础，熟练掌握C++或Python语言\n2. 具备良好的问题分析和一定的解决能力，具有较好的学习能力和好奇心驱动\n3. 对LLM和多模态模型有基本的算法理解\n4. 有实际的训练或推理场景实践，熟悉相关框架和算子细节",
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