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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:24596

资深游戏AI Infra工程师-【游戏事业部】

未披露 · Hangzhou · 快手科技

主分类:AI训练推理与计算优化
软件开发与 IT
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": "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。",
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            "PyTorch",
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            "机器学习",
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            "性能优化",
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            "大语言模型"
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