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)
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "资深游戏AI Infra工程师-【游戏事业部】",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "D8039",
"location": "Hangzhou",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "J0012"AI生成
},
"company": {
"company_name": "快手科技",
"company_industry": "内容社区 / 直播 / 电商 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "kuaishou.com",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "资深游戏AI Infra工程师-【游戏事业部】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Hangzhou\n所属部门:D8039\n发布时间:2026-06-03\n\n岗位职责\n1.负责AI平台架构设计和AI工程化技术实现;\n2.通过AI基础设施和软硬件协同优化来提升公司AI模型训练和推理的效率;\n3. 负责云侧或端侧大模型和小模型推理服务开发、性能优化、上线部署等工作。\n\n任职要求\n1.5年以上相关开发经验,熟悉Go/C++/Python/Java等至少两门语言;\n2.有TensorFlow、Pytorch使用或者优化经验,有机器学习平台开发经验优先;\n3.了解GPU、CUDA、神经网络、RAG等技术,有大模型工程优化经验优先;\n4.对AI底层硬软件基础设施,AI工程化和大模型推理优化感兴趣;\n5. 了解transformer的结构,了解模型训练、微调和推理的过程和原理;\n6. 有以下一项或多项技术能力者优先:\n1) 有GPU、NPU、ARM、或其他AI芯片等平台上AI落地实践经验;\n2)熟悉并行计算和分布式计算技术,有 MPI、OpenMP、CUDA 等编程经验,或有PTX、汇编优化方法;\n3) 熟悉模型训练框架如Deepspeed、Megatron,pytorch等;\n4) 熟悉TensorRT-LLM、vLLM、sglang等任一推理框架,有实际操作经验;\n5) 熟悉多层次的软件优化经验,如模型剪枝/量化/压缩、分布式优化(PD分离)、存储优化、kv-cache优化、动态Batching、IO优化、算子/指令集优化等。",
"requirements_text": "资深游戏AI Infra工程师-【游戏事业部】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Hangzhou\n所属部门:D8039\n发布时间:2026-06-03\n\n岗位职责\n1.负责AI平台架构设计和AI工程化技术实现;\n2.通过AI基础设施和软硬件协同优化来提升公司AI模型训练和推理的效率;\n3. 负责云侧或端侧大模型和小模型推理服务开发、性能优化、上线部署等工作。\n\n任职要求\n1.5年以上相关开发经验,熟悉Go/C++/Python/Java等至少两门语言;\n2.有TensorFlow、Pytorch使用或者优化经验,有机器学习平台开发经验优先;\n3.了解GPU、CUDA、神经网络、RAG等技术,有大模型工程优化经验优先;\n4.对AI底层硬软件基础设施,AI工程化和大模型推理优化感兴趣;\n5. 了解transformer的结构,了解模型训练、微调和推理的过程和原理;\n6. 有以下一项或多项技术能力者优先:\n1) 有GPU、NPU、ARM、或其他AI芯片等平台上AI落地实践经验;\n2)熟悉并行计算和分布式计算技术,有 MPI、OpenMP、CUDA 等编程经验,或有PTX、汇编优化方法;\n3) 熟悉模型训练框架如Deepspeed、Megatron,pytorch等;\n4) 熟悉TensorRT-LLM、vLLM、sglang等任一推理框架,有实际操作经验;\n5) 熟悉多层次的软件优化经验,如模型剪枝/量化/压缩、分布式优化(PD分离)、存储优化、kv-cache优化、动态Batching、IO优化、算子/指令集优化等。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"机器学习",
"模型训练",
"性能优化",
"架构设计",
"招聘",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "2.有TensorFlow、Pytorch使用或者优化经验,有机器学习平台开发经验优先;3.了解GPU、CUDA、神经网络、RAG等技术,有大模型工程优化经验优先;6. 有以下一项或多项技术能力者优先:",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/24596"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "24596",
"post_date": "2026-06-03",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/24596"
},
"fulltext": "资深游戏AI Infra工程师-【游戏事业部】\n资深游戏AI Infra工程师-【游戏事业部】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Hangzhou\n所属部门:D8039\n发布时间:2026-06-03\n\n岗位职责\n1.负责AI平台架构设计和AI工程化技术实现;\n2.通过AI基础设施和软硬件协同优化来提升公司AI模型训练和推理的效率;\n3. 负责云侧或端侧大模型和小模型推理服务开发、性能优化、上线部署等工作。\n\n任职要求\n1.5年以上相关开发经验,熟悉Go/C++/Python/Java等至少两门语言;\n2.有TensorFlow、Pytorch使用或者优化经验,有机器学习平台开发经验优先;\n3.了解GPU、CUDA、神经网络、RAG等技术,有大模型工程优化经验优先;\n4.对AI底层硬软件基础设施,AI工程化和大模型推理优化感兴趣;\n5. 了解transformer的结构,了解模型训练、微调和推理的过程和原理;\n6. 有以下一项或多项技术能力者优先:\n1) 有GPU、NPU、ARM、或其他AI芯片等平台上AI落地实践经验;\n2)熟悉并行计算和分布式计算技术,有 MPI、OpenMP、CUDA 等编程经验,或有PTX、汇编优化方法;\n3) 熟悉模型训练框架如Deepspeed、Megatron,pytorch等;\n4) 熟悉TensorRT-LLM、vLLM、sglang等任一推理框架,有实际操作经验;\n5) 熟悉多层次的软件优化经验,如模型剪枝/量化/压缩、分布式优化(PD分离)、存储优化、kv-cache优化、动态Batching、IO优化、算子/指令集优化等。\n资深游戏AI Infra工程师-【游戏事业部】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Hangzhou\n所属部门:D8039\n发布时间:2026-06-03\n\n岗位职责\n1.负责AI平台架构设计和AI工程化技术实现;\n2.通过AI基础设施和软硬件协同优化来提升公司AI模型训练和推理的效率;\n3. 负责云侧或端侧大模型和小模型推理服务开发、性能优化、上线部署等工作。\n\n任职要求\n1.5年以上相关开发经验,熟悉Go/C++/Python/Java等至少两门语言;\n2.有TensorFlow、Pytorch使用或者优化经验,有机器学习平台开发经验优先;\n3.了解GPU、CUDA、神经网络、RAG等技术,有大模型工程优化经验优先;\n4.对AI底层硬软件基础设施,AI工程化和大模型推理优化感兴趣;\n5. 了解transformer的结构,了解模型训练、微调和推理的过程和原理;\n6. 有以下一项或多项技术能力者优先:\n1) 有GPU、NPU、ARM、或其他AI芯片等平台上AI落地实践经验;\n2)熟悉并行计算和分布式计算技术,有 MPI、OpenMP、CUDA 等编程经验,或有PTX、汇编优化方法;\n3) 熟悉模型训练框架如Deepspeed、Megatron,pytorch等;\n4) 熟悉TensorRT-LLM、vLLM、sglang等任一推理框架,有实际操作经验;\n5) 熟悉多层次的软件优化经验,如模型剪枝/量化/压缩、分布式优化(PD分离)、存储优化、kv-cache优化、动态Batching、IO优化、算子/指令集优化等。\n资深游戏AI Infra工程师-【游戏事业部】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Hangzhou\n所属部门:D8039\n发布时间:2026-06-03\n\n岗位职责\n1.负责AI平台架构设计和AI工程化技术实现;\n2.通过AI基础设施和软硬件协同优化来提升公司AI模型训练和推理的效率;\n3. 负责云侧或端侧大模型和小模型推理服务开发、性能优化、上线部署等工作。\n\n任职要求\n1.5年以上相关开发经验,熟悉Go/C++/Python/Java等至少两门语言;\n2.有TensorFlow、Pytorch使用或者优化经验,有机器学习平台开发经验优先;\n3.了解GPU、CUDA、神经网络、RAG等技术,有大模型工程优化经验优先;\n4.对AI底层硬软件基础设施,AI工程化和大模型推理优化感兴趣;\n5. 了解transformer的结构,了解模型训练、微调和推理的过程和原理;\n6. 有以下一项或多项技术能力者优先:\n1) 有GPU、NPU、ARM、或其他AI芯片等平台上AI落地实践经验;\n2)熟悉并行计算和分布式计算技术,有 MPI、OpenMP、CUDA 等编程经验,或有PTX、汇编优化方法;\n3) 熟悉模型训练框架如Deepspeed、Megatron,pytorch等;\n4) 熟悉TensorRT-LLM、vLLM、sglang等任一推理框架,有实际操作经验;\n5) 熟悉多层次的软件优化经验,如模型剪枝/量化/压缩、分布式优化(PD分离)、存储优化、kv-cache优化、动态Batching、IO优化、算子/指令集优化等。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}