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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"requirements_text": "岗位要求：\n1. 熟练掌握CUDA编程、C++编程，数据结构和算法知识；\n2. 熟悉TVM或TensorRT或FastTransformer等推理优化框架；\n3. 熟悉LLM大模型相关背景知识，有相关方向的研究经验和产出。\n岗位亮点\n1. 紧跟人工智能行业进展，接触到前沿技术和行业趋势，磨练出对人工智能的独到见解；\n2. 参与AI大模型的数据、训练与评测的全流程，了解从理论到工程实践的全面技能；\n3. 有机会参与公司的创新项目，跨足不同领域，拓宽人工智能技术的应用范围。",
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"fulltext": "大模型推理引擎研发工程师\n大模型推理引擎研发工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-08-17\n\n岗位职责\n1. 负责LLM大语言模型的推理优化；\n2. 负责机器学习引擎的编译优化工作；\n3. 负责模型稀疏化和模型量化工作。\n\n岗位基本要求\n岗位要求：\n1. 熟练掌握CUDA编程、C++编程，数据结构和算法知识；\n2. 熟悉TVM或TensorRT或FastTransformer等推理优化框架；\n3. 熟悉LLM大模型相关背景知识，有相关方向的研究经验和产出。\n岗位亮点\n1. 紧跟人工智能行业进展，接触到前沿技术和行业趋势，磨练出对人工智能的独到见解；\n2. 参与AI大模型的数据、训练与评测的全流程，了解从理论到工程实践的全面技能；\n3. 有机会参与公司的创新项目，跨足不同领域，拓宽人工智能技术的应用范围。\n1. 负责LLM大语言模型的推理优化；\n2. 负责机器学习引擎的编译优化工作；\n3. 负责模型稀疏化和模型量化工作。\n岗位要求：\n1. 熟练掌握CUDA编程、C++编程，数据结构和算法知识；\n2. 熟悉TVM或TensorRT或FastTransformer等推理优化框架；\n3. 熟悉LLM大模型相关背景知识，有相关方向的研究经验和产出。\n岗位亮点\n1. 紧跟人工智能行业进展，接触到前沿技术和行业趋势，磨练出对人工智能的独到见解；\n2. 参与AI大模型的数据、训练与评测的全流程，了解从理论到工程实践的全面技能；\n3. 有机会参与公司的创新项目，跨足不同领域，拓宽人工智能技术的应用范围。",
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