主分类:AI训练推理与计算优化
辅助:云基础设施与系统软件研发(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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"responsibilities": "【快Star】AI Infra研发工程师\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:J1020\n工作地点:深圳\n发布时间:2026-05-24\n\n岗位职责\n1、负责分布式大语言模型 (LLM) 推理系统的底层基础设施研究与探索,包括 GPU 和 RDMA 等,提升 GPU 环境下的稳定性和计算效率;\n2、负责大规模模型训练场景优化工作,通过建设全面的异常发现、故障自愈机制,提升平台训练 MFU,降低训练成本;\n3、基于容器以及 Kubernetes 技术,负责对机器学习领域中的资源调度、模型训练、模型推理、数据管理等多个子方向的成本效率优化工作;\n4、持续关注并跟进业界技术发展,比如超长上下文、思维链、多模态方向。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机相关专业;\n2、掌握常用数据结构与算法,具备扎实的编程基础和良好的编码习惯;\n3、熟悉至少一种编程语言(如 Golang、Java、Python 等);\n4、有 Docker、Kubernetes、vLLM、SGLang、RouteLLM 等技术的学习或实践经验者优先,参与过开源项目更佳;\n5、积极主动,自驱力强,具备良好的团队合作精神和解决问题的能力;\n6、对如下一个或多个领域有浓厚的兴趣,并愿意付出自己的时间进行深入研究和探索:\na. 机器学习框架:PyTorch、TensorFlow等机器学习框架、GPU等异构计算芯片及优化、MLOps、CV/NLP/搜广推等领域模型算法等;\nb. 云原生:Kubernetes及容器系统、大规模训练任务和推理服务编排和调度、镜像加速等。",
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