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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"degree": "计算机科学、人工智能、数学或相关专业本科及以上学历",
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"responsibilities": "【留用实习】AIGC推理系统开发工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1014\n工作地点:北京\n发布时间:2026-03-12\n\n岗位职责\n1、推理引擎开发与优化: 参与 Diffusion 模型推理引擎的核心模块开发,学习并实践 CUDA 编程、算子优化与内存管理。协助将最新的学术优化手段(如 Flash Attention、Fused Kernels)落地到生产环境,提升模型推理速度;\n2、模型压缩与加速:调研并实践模型压缩技术,包括量化、蒸馏和剪枝。参与将 FP16/BF16 模型转换为 INT8/FP8 格式,并在保证生成质量的前提下优化推理延迟;\n3、网关与服务化系统建设:参与 AIGC 网关系统的后端开发,设计高并发、低延迟的请求调度逻辑。协助构建模型服务化接口,解决大规模推理请求下的队列管理与资源调度问题。\n\n任职要求\n1、计算机科学、人工智能、数学或相关专业本科及以上学历;\n2、具备扎实的计算机基础知识,熟练掌握数据结构、算法、操作系统及计算机网络原理;\n3、熟练使用 Python 或 C++ 编程,代码风格良好,具备较强的 Debug 能力;\n4、熟悉 PyTorch 等深度学习框架,理解计算图、反向传播等基本原理;\n5、了解 Diffusion 模型(如 DDPM, Stable Diffusion, DiT 架构)的基本原理者优先。",
"requirements_text": "【留用实习】AIGC推理系统开发工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1014\n工作地点:北京\n发布时间:2026-03-12\n\n岗位职责\n1、推理引擎开发与优化: 参与 Diffusion 模型推理引擎的核心模块开发,学习并实践 CUDA 编程、算子优化与内存管理。协助将最新的学术优化手段(如 Flash Attention、Fused Kernels)落地到生产环境,提升模型推理速度;\n2、模型压缩与加速:调研并实践模型压缩技术,包括量化、蒸馏和剪枝。参与将 FP16/BF16 模型转换为 INT8/FP8 格式,并在保证生成质量的前提下优化推理延迟;\n3、网关与服务化系统建设:参与 AIGC 网关系统的后端开发,设计高并发、低延迟的请求调度逻辑。协助构建模型服务化接口,解决大规模推理请求下的队列管理与资源调度问题。\n\n任职要求\n1、计算机科学、人工智能、数学或相关专业本科及以上学历;\n2、具备扎实的计算机基础知识,熟练掌握数据结构、算法、操作系统及计算机网络原理;\n3、熟练使用 Python 或 C++ 编程,代码风格良好,具备较强的 Debug 能力;\n4、熟悉 PyTorch 等深度学习框架,理解计算图、反向传播等基本原理;\n5、了解 Diffusion 模型(如 DDPM, Stable Diffusion, DiT 架构)的基本原理者优先。",
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