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": "北京-AI异构计算工程师(J101236)",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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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": {
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"degree": "-本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-负责公司基础大模型和专精大模型业务适配优化工作，通过SFT、RL、模型压缩、知识蒸馏、推理加速等技术保障大模型能力更好的落地业务\n-负责构建各类大模型（文本、图像、语音）的高效分布式训练框架并持续优化，支持各类Post-train、RL、蒸馏技术方案高效训练和实验，跟踪Megatron/Deepspeed等框架核心进展，优化并行策略、通信掩盖、混合精度等持续提升模型效果\n-对核心场景、核心模型的推理引擎极致优化，不限于pd分离、KVcache、投机解码、量化压缩等手段，降低TTFT持续提升decode吞吐，对超万亿参数模型积累部署推理优化经验；持续为上亿流量产品的大模型部署推理成本优化负责\n-构建高效、灵活的强化学习工具链，探索Agentic、多轮环境交互的RL链路，提升训推rollout一致性；设计复用离线验证评估链路，支持算法高效迭代评估",
"requirements_text": "-本科及以上学历，计算机、电子工程等相关专业优先\n-精通C/C++/python一种，有良好的编程习惯和扎实的算法基础，有大模型相关框架、工程实践经验\n-了解前沿AI技术，熟悉大模型基本原理，熟悉Pytorch等深度学习框架，熟悉Megatron、DeepSpeed等分布式训练框架\n-具备GPU集群性能分析和调优经验、熟悉CUDA编程、算子优化，及主流推理框架（vLLM、SGlang等），能够分析计算和通信效率\n-优秀的分析问题和解决问题的能力，沟通能力和团队合作意识强，热爱挑战，自驱力强持续学习",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"CUDA",
"深度学习",
"团队协作",
"沟通能力",
"解决问题",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "本科及以上学历，计算机、电子工程等相关专业优先",
"job_highlights": "未披露"
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"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/GRADUATE/f0c02346-05c2-4742-aa52-2a8d50cf0792"
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"fulltext": "北京-AI异构计算工程师(J101236)\n北京-AI异构计算工程师(J101236)\n\n基础信息\n地点：北京市\n项目：校招\n类别：技术\n招聘人数：15\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-负责公司基础大模型和专精大模型业务适配优化工作，通过SFT、RL、模型压缩、知识蒸馏、推理加速等技术保障大模型能力更好的落地业务\n-负责构建各类大模型（文本、图像、语音）的高效分布式训练框架并持续优化，支持各类Post-train、RL、蒸馏技术方案高效训练和实验，跟踪Megatron/Deepspeed等框架核心进展，优化并行策略、通信掩盖、混合精度等持续提升模型效果\n-对核心场景、核心模型的推理引擎极致优化，不限于pd分离、KVcache、投机解码、量化压缩等手段，降低TTFT持续提升decode吞吐，对超万亿参数模型积累部署推理优化经验；持续为上亿流量产品的大模型部署推理成本优化负责\n-构建高效、灵活的强化学习工具链，探索Agentic、多轮环境交互的RL链路，提升训推rollout一致性；设计复用离线验证评估链路，支持算法高效迭代评估\n\n职责要求\n-本科及以上学历，计算机、电子工程等相关专业优先\n-精通C/C++/python一种，有良好的编程习惯和扎实的算法基础，有大模型相关框架、工程实践经验\n-了解前沿AI技术，熟悉大模型基本原理，熟悉Pytorch等深度学习框架，熟悉Megatron、DeepSpeed等分布式训练框架\n-具备GPU集群性能分析和调优经验、熟悉CUDA编程、算子优化，及主流推理框架（vLLM、SGlang等），能够分析计算和通信效率\n-优秀的分析问题和解决问题的能力，沟通能力和团队合作意识强，热爱挑战，自驱力强持续学习\n-负责公司基础大模型和专精大模型业务适配优化工作，通过SFT、RL、模型压缩、知识蒸馏、推理加速等技术保障大模型能力更好的落地业务\n-负责构建各类大模型（文本、图像、语音）的高效分布式训练框架并持续优化，支持各类Post-train、RL、蒸馏技术方案高效训练和实验，跟踪Megatron/Deepspeed等框架核心进展，优化并行策略、通信掩盖、混合精度等持续提升模型效果\n-对核心场景、核心模型的推理引擎极致优化，不限于pd分离、KVcache、投机解码、量化压缩等手段，降低TTFT持续提升decode吞吐，对超万亿参数模型积累部署推理优化经验；持续为上亿流量产品的大模型部署推理成本优化负责\n-构建高效、灵活的强化学习工具链，探索Agentic、多轮环境交互的RL链路，提升训推rollout一致性；设计复用离线验证评估链路，支持算法高效迭代评估\n-本科及以上学历，计算机、电子工程等相关专业优先\n-精通C/C++/python一种，有良好的编程习惯和扎实的算法基础，有大模型相关框架、工程实践经验\n-了解前沿AI技术，熟悉大模型基本原理，熟悉Pytorch等深度学习框架，熟悉Megatron、DeepSpeed等分布式训练框架\n-具备GPU集群性能分析和调优经验、熟悉CUDA编程、算子优化，及主流推理框架（vLLM、SGlang等），能够分析计算和通信效率\n-优秀的分析问题和解决问题的能力，沟通能力和团队合作意识强，热爱挑战，自驱力强持续学习",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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