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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "无人车业务部-多模态大模型Infra工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "软硬件服务-无人车业务部",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"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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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 1,
"degree": "计算机科学、软件工程等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责世界模型训练与推理基础设施的建设与优化，支撑大规模生成模型（扩散模型、视频生成模型等）的高效训练与部署；\n\n2、设计和优化分布式训练方案，包括数据并行、模型并行、流水线并行等策略，提升多节点多卡训练的吞吐效率和稳定性；\n\n3、构建高性能模型推理服务，针对生成模型特点进行推理加速优化（量化、算子融合、显存优化、批处理调度等），满足离线批量生成和在线服务的性能需求；\n\n4、搭建并维护端到端的数据Pipeline，覆盖大规模多模态数据（图像、视频、点云）的采集、清洗、标注、存储与高效加载，保障训练数据的质量和供给效率；\n\n5、与算法工程师紧密协作，将前沿算法研究成果高效工程化落地，推动从原型验证到生产级部署的全流程。",
"requirements_text": "1、计算机科学、软件工程等相关专业硕士及以上学历，1-5年相关工作经验；\n\n2、扎实的系统工程能力，精通Python，熟悉C++/CUDA，具备高性能计算或系统优化经验；\n\n3、熟悉主流深度学习框架（PyTorch）的训练与推理流程，有大模型/生成模型训练或推理优化的实际经验；\n\n4、熟悉分布式训练技术（DeepSpeed、FSDP、Megatron-LM等）或推理加速技术（TensorRT、vLLM、Triton等）中的至少一项；\n\n5、具备大规模数据处理能力，熟悉数据Pipeline构建工具（Spark、Ray、Airflow等），有处理TB级以上多模态数据的经验；\n\n6、良好的工程习惯，重视代码质量、系统可靠性和可维护性。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Spark",
"PyTorch",
"CUDA",
"深度学习",
"模型训练",
"可靠性",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "加入我们，您将与最优秀的同学携手合作，探索最前沿的技术领域，并将创新的想法转化为实际成果。我们提供一个充 满活力和挑战的工作环境，鼓励创意和突破，助您在职业生涯中不断成长和取得成就。这里不仅是一个工作的地方，更是您实现梦想的舞台。"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"posting": {
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"fulltext": "无人车业务部-多模态大模型Infra工程师\n无人车业务部-多模态大模型Infra工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：软硬件服务-无人车业务部\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-09-08\n\n岗位职责\n1、负责世界模型训练与推理基础设施的建设与优化，支撑大规模生成模型（扩散模型、视频生成模型等）的高效训练与部署；\n\n2、设计和优化分布式训练方案，包括数据并行、模型并行、流水线并行等策略，提升多节点多卡训练的吞吐效率和稳定性；\n\n3、构建高性能模型推理服务，针对生成模型特点进行推理加速优化（量化、算子融合、显存优化、批处理调度等），满足离线批量生成和在线服务的性能需求；\n\n4、搭建并维护端到端的数据Pipeline，覆盖大规模多模态数据（图像、视频、点云）的采集、清洗、标注、存储与高效加载，保障训练数据的质量和供给效率；\n\n5、与算法工程师紧密协作，将前沿算法研究成果高效工程化落地，推动从原型验证到生产级部署的全流程。\n\n岗位基本要求\n1、计算机科学、软件工程等相关专业硕士及以上学历，1-5年相关工作经验；\n\n2、扎实的系统工程能力，精通Python，熟悉C++/CUDA，具备高性能计算或系统优化经验；\n\n3、熟悉主流深度学习框架（PyTorch）的训练与推理流程，有大模型/生成模型训练或推理优化的实际经验；\n\n4、熟悉分布式训练技术（DeepSpeed、FSDP、Megatron-LM等）或推理加速技术（TensorRT、vLLM、Triton等）中的至少一项；\n\n5、具备大规模数据处理能力，熟悉数据Pipeline构建工具（Spark、Ray、Airflow等），有处理TB级以上多模态数据的经验；\n\n6、良好的工程习惯，重视代码质量、系统可靠性和可维护性。\n\n岗位亮点\n加入我们，您将与最优秀的同学携手合作，探索最前沿的技术领域，并将创新的想法转化为实际成果。我们提供一个充 满活力和挑战的工作环境，鼓励创意和突破，助您在职业生涯中不断成长和取得成就。这里不仅是一个工作的地方，更是您实现梦想的舞台。\n1、负责世界模型训练与推理基础设施的建设与优化，支撑大规模生成模型（扩散模型、视频生成模型等）的高效训练与部署；\n\n2、设计和优化分布式训练方案，包括数据并行、模型并行、流水线并行等策略，提升多节点多卡训练的吞吐效率和稳定性；\n\n3、构建高性能模型推理服务，针对生成模型特点进行推理加速优化（量化、算子融合、显存优化、批处理调度等），满足离线批量生成和在线服务的性能需求；\n\n4、搭建并维护端到端的数据Pipeline，覆盖大规模多模态数据（图像、视频、点云）的采集、清洗、标注、存储与高效加载，保障训练数据的质量和供给效率；\n\n5、与算法工程师紧密协作，将前沿算法研究成果高效工程化落地，推动从原型验证到生产级部署的全流程。\n1、计算机科学、软件工程等相关专业硕士及以上学历，1-5年相关工作经验；\n\n2、扎实的系统工程能力，精通Python，熟悉C++/CUDA，具备高性能计算或系统优化经验；\n\n3、熟悉主流深度学习框架（PyTorch）的训练与推理流程，有大模型/生成模型训练或推理优化的实际经验；\n\n4、熟悉分布式训练技术（DeepSpeed、FSDP、Megatron-LM等）或推理加速技术（TensorRT、vLLM、Triton等）中的至少一项；\n\n5、具备大规模数据处理能力，熟悉数据Pipeline构建工具（Spark、Ray、Airflow等），有处理TB级以上多模态数据的经验；\n\n6、良好的工程习惯，重视代码质量、系统可靠性和可维护性。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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