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        "job_title": "【北斗】分布式AI推理/AI-Infra研发工程师",
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        "degree": "2027届获得本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
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        "responsibilities": "为了更好地提升城市即时配送的效率与体验，2017年，美团启动了无人机配送服务的探索，通过科技创新推动履约工具变革，加快建设空地协同的本地即时配送网络。目前，美团已初步完成了自主飞行无人机、智能化调度系统及高效率运营体系的研发建设工作，由此打造了一个服务于多场景、多天候的城市低空物流解决方案。\n\n在该岗位中您将负责：\n1、推理框架研发：参与构建与优化高性能分布式 AI 推理引擎，支持大模型在多卡、多机环境下的高效分布式部署与高效通信；\n2、分布式任务调度：参与设计与实现面向大模型推理的高效任务调度算法。针对 Prefill与 Decoding阶段的不同资源需求，协助研发 PD 分离架构下的请求流转与精细化调度；\n3、全局负载均衡：协助构建多节点、多实例集群的负载均衡策略。基于请求长度预测、全局 KV Cache 缓存命中率以及运行时显存状态，实现智能流量分发，避免集群局部热点与雪崩；\n4、弹性伸缩与容错：参与大规模分布式推理集群的健康度监控，协同开发故障自动检测与动态隔离机制，提升高并发在线服务（LLM-as-a-Service）的可用性（SLA）；\n5、性能剖析与调优：协助排查高并发场景下，由网络延迟、长尾请求（Tail Latency）、线程锁竞争或集合通信（NCCL）瓶颈导致的全局吞吐跌落；\n6.主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在无人机业务中的落地实践。",
        "requirements_text": "【岗位要求】\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数学等相关专业优先；\n2、具有优秀的基础算法、代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； \n3、熟悉计算机体系结构，对 CPU/GPU 内存层次、PCIe/NVLink 带宽有清晰概念；理解操作系统核心原理（如进程调度、内存管理）；\n4、熟悉分布式系统的基本原理（如一致性协议、一致性哈希、负载均衡算法、集合通信 MPI/NCCL），具备良好的分布式思维；\n5、具备 CUDA C/C++ 开发或优化经验，或了解 OpenAI Triton 算子编写者优先；\n6、熟悉或阅读过主流推理/训练开源项目的源码者优先，如 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Triton Inference Server、DeepSpeed、Megatron-LM 等\n\n【岗位吸引力】\n在这一职位上:\n您将有机会参与无人机、机器人领域内大规模的数据处理分析系统的构建，进而为业务的深入发展做出贡献;\n您处理的不是实验室的干净数据，而是自动驾驶、多模态智能体等真实物理世界的海量、高频、连续数据。你的代码将实时支撑物理与数字世界的万亿级流转；\n您将全流程参与“底层算力 - 集合通信 - 显存调度 - 集群网关”的端到端优化，你的每一次延迟降低，都将直接变成物理实体更快的反应速度。",
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            "Python",
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        "preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数学等相关专业优先；2、具有优秀的基础算法、代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；5、具备 CUDA C/C++ 开发或优化经验，或了解 OpenAI Triton 算子编写者优先；6、熟悉或阅读过主流推理/训练开源项目的源码者优先，如 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Triton Inference Server、DeepSpeed、Megatron-LM 等",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
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    "fulltext": "【北斗】分布式AI推理/AI-Infra研发工程师\n【北斗】分布式AI推理/AI-Infra研发工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 深圳市\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-06-03\n\n岗位职责\n为了更好地提升城市即时配送的效率与体验，2017年，美团启动了无人机配送服务的探索，通过科技创新推动履约工具变革，加快建设空地协同的本地即时配送网络。目前，美团已初步完成了自主飞行无人机、智能化调度系统及高效率运营体系的研发建设工作，由此打造了一个服务于多场景、多天候的城市低空物流解决方案。\n\n在该岗位中您将负责：\n1、推理框架研发：参与构建与优化高性能分布式 AI 推理引擎，支持大模型在多卡、多机环境下的高效分布式部署与高效通信；\n2、分布式任务调度：参与设计与实现面向大模型推理的高效任务调度算法。针对 Prefill与 Decoding阶段的不同资源需求，协助研发 PD 分离架构下的请求流转与精细化调度；\n3、全局负载均衡：协助构建多节点、多实例集群的负载均衡策略。基于请求长度预测、全局 KV Cache 缓存命中率以及运行时显存状态，实现智能流量分发，避免集群局部热点与雪崩；\n4、弹性伸缩与容错：参与大规模分布式推理集群的健康度监控，协同开发故障自动检测与动态隔离机制，提升高并发在线服务（LLM-as-a-Service）的可用性（SLA）；\n5、性能剖析与调优：协助排查高并发场景下，由网络延迟、长尾请求（Tail Latency）、线程锁竞争或集合通信（NCCL）瓶颈导致的全局吞吐跌落；\n6.主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在无人机业务中的落地实践。\n\n岗位基本要求\n【岗位要求】\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数学等相关专业优先；\n2、具有优秀的基础算法、代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； \n3、熟悉计算机体系结构，对 CPU/GPU 内存层次、PCIe/NVLink 带宽有清晰概念；理解操作系统核心原理（如进程调度、内存管理）；\n4、熟悉分布式系统的基本原理（如一致性协议、一致性哈希、负载均衡算法、集合通信 MPI/NCCL），具备良好的分布式思维；\n5、具备 CUDA C/C++ 开发或优化经验，或了解 OpenAI Triton 算子编写者优先；\n6、熟悉或阅读过主流推理/训练开源项目的源码者优先，如 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Triton Inference Server、DeepSpeed、Megatron-LM 等\n\n【岗位吸引力】\n在这一职位上:\n您将有机会参与无人机、机器人领域内大规模的数据处理分析系统的构建，进而为业务的深入发展做出贡献;\n您处理的不是实验室的干净数据，而是自动驾驶、多模态智能体等真实物理世界的海量、高频、连续数据。你的代码将实时支撑物理与数字世界的万亿级流转；\n您将全流程参与“底层算力 - 集合通信 - 显存调度 - 集群网关”的端到端优化，你的每一次延迟降低，都将直接变成物理实体更快的反应速度。\n为了更好地提升城市即时配送的效率与体验，2017年，美团启动了无人机配送服务的探索，通过科技创新推动履约工具变革，加快建设空地协同的本地即时配送网络。目前，美团已初步完成了自主飞行无人机、智能化调度系统及高效率运营体系的研发建设工作，由此打造了一个服务于多场景、多天候的城市低空物流解决方案。\n\n在该岗位中您将负责：\n1、推理框架研发：参与构建与优化高性能分布式 AI 推理引擎，支持大模型在多卡、多机环境下的高效分布式部署与高效通信；\n2、分布式任务调度：参与设计与实现面向大模型推理的高效任务调度算法。针对 Prefill与 Decoding阶段的不同资源需求，协助研发 PD 分离架构下的请求流转与精细化调度；\n3、全局负载均衡：协助构建多节点、多实例集群的负载均衡策略。基于请求长度预测、全局 KV Cache 缓存命中率以及运行时显存状态，实现智能流量分发，避免集群局部热点与雪崩；\n4、弹性伸缩与容错：参与大规模分布式推理集群的健康度监控，协同开发故障自动检测与动态隔离机制，提升高并发在线服务（LLM-as-a-Service）的可用性（SLA）；\n5、性能剖析与调优：协助排查高并发场景下，由网络延迟、长尾请求（Tail Latency）、线程锁竞争或集合通信（NCCL）瓶颈导致的全局吞吐跌落；\n6.主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在无人机业务中的落地实践。\n【岗位要求】\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数学等相关专业优先；\n2、具有优秀的基础算法、代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； \n3、熟悉计算机体系结构，对 CPU/GPU 内存层次、PCIe/NVLink 带宽有清晰概念；理解操作系统核心原理（如进程调度、内存管理）；\n4、熟悉分布式系统的基本原理（如一致性协议、一致性哈希、负载均衡算法、集合通信 MPI/NCCL），具备良好的分布式思维；\n5、具备 CUDA C/C++ 开发或优化经验，或了解 OpenAI Triton 算子编写者优先；\n6、熟悉或阅读过主流推理/训练开源项目的源码者优先，如 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Triton Inference Server、DeepSpeed、Megatron-LM 等\n\n【岗位吸引力】\n在这一职位上:\n您将有机会参与无人机、机器人领域内大规模的数据处理分析系统的构建，进而为业务的深入发展做出贡献;\n您处理的不是实验室的干净数据，而是自动驾驶、多模态智能体等真实物理世界的海量、高频、连续数据。你的代码将实时支撑物理与数字世界的万亿级流转；\n您将全流程参与“底层算力 - 集合通信 - 显存调度 - 集群网关”的端到端优化，你的每一次延迟降低，都将直接变成物理实体更快的反应速度。",
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