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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"responsibilities": "（可灵AI专项）大模型推理系统开发实习生\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0012\n工作地点：Beijing\n所属部门：D2863\n发布时间：2026-08-25\n\n岗位职责\n1、搭建多模态内容生成的多阶段分布式推理链路，负责视觉/文本/音频等多模态模型服务的开发与部署以及推理pipeline的编排调度；\n2、参与推理编排调度引擎以及模型服务部署框架研发，优化多国家、多租户、多多服务、分支业务场景下的推理服务吞吐、资源利用率和开发迭代效率；\n3、参与超大规模异构推理集群的算力智能分配系统研发，通过流量价值建模、资源弹性扩算、算力负载均衡等技术手段，极致优化资源效率并保障服务稳定性。\n\n任职要求\n1、预计2026或之后获得硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先；\n2、计算机和编程基础扎实，熟练掌握Java或Python，有服务端系统的开发经验；\n3、有较强的工作责任心和自驱力，较好的学习能力和沟通能力，良好的工作文档习惯；\n4、熟悉大模型推理或训练框架（如vLLM、SGLang、PyTorch等）、云原生编排调度者优先。",
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"fulltext": "（可灵AI专项）大模型推理系统开发实习生\n（可灵AI专项）大模型推理系统开发实习生\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0012\n工作地点：Beijing\n所属部门：D2863\n发布时间：2026-08-25\n\n岗位职责\n1、搭建多模态内容生成的多阶段分布式推理链路，负责视觉/文本/音频等多模态模型服务的开发与部署以及推理pipeline的编排调度；\n2、参与推理编排调度引擎以及模型服务部署框架研发，优化多国家、多租户、多多服务、分支业务场景下的推理服务吞吐、资源利用率和开发迭代效率；\n3、参与超大规模异构推理集群的算力智能分配系统研发，通过流量价值建模、资源弹性扩算、算力负载均衡等技术手段，极致优化资源效率并保障服务稳定性。\n\n任职要求\n1、预计2026或之后获得硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先；\n2、计算机和编程基础扎实，熟练掌握Java或Python，有服务端系统的开发经验；\n3、有较强的工作责任心和自驱力，较好的学习能力和沟通能力，良好的工作文档习惯；\n4、熟悉大模型推理或训练框架（如vLLM、SGLang、PyTorch等）、云原生编排调度者优先。\n（可灵AI专项）大模型推理系统开发实习生\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0012\n工作地点：Beijing\n所属部门：D2863\n发布时间：2026-08-25\n\n岗位职责\n1、搭建多模态内容生成的多阶段分布式推理链路，负责视觉/文本/音频等多模态模型服务的开发与部署以及推理pipeline的编排调度；\n2、参与推理编排调度引擎以及模型服务部署框架研发，优化多国家、多租户、多多服务、分支业务场景下的推理服务吞吐、资源利用率和开发迭代效率；\n3、参与超大规模异构推理集群的算力智能分配系统研发，通过流量价值建模、资源弹性扩算、算力负载均衡等技术手段，极致优化资源效率并保障服务稳定性。\n\n任职要求\n1、预计2026或之后获得硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先；\n2、计算机和编程基础扎实，熟练掌握Java或Python，有服务端系统的开发经验；\n3、有较强的工作责任心和自驱力，较好的学习能力和沟通能力，良好的工作文档习惯；\n4、熟悉大模型推理或训练框架（如vLLM、SGLang、PyTorch等）、云原生编排调度者优先。\n（可灵AI专项）大模型推理系统开发实习生\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0012\n工作地点：Beijing\n所属部门：D2863\n发布时间：2026-08-25\n\n岗位职责\n1、搭建多模态内容生成的多阶段分布式推理链路，负责视觉/文本/音频等多模态模型服务的开发与部署以及推理pipeline的编排调度；\n2、参与推理编排调度引擎以及模型服务部署框架研发，优化多国家、多租户、多多服务、分支业务场景下的推理服务吞吐、资源利用率和开发迭代效率；\n3、参与超大规模异构推理集群的算力智能分配系统研发，通过流量价值建模、资源弹性扩算、算力负载均衡等技术手段，极致优化资源效率并保障服务稳定性。\n\n任职要求\n1、预计2026或之后获得硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先；\n2、计算机和编程基础扎实，熟练掌握Java或Python，有服务端系统的开发经验；\n3、有较强的工作责任心和自驱力，较好的学习能力和沟通能力，良好的工作文档习惯；\n4、熟悉大模型推理或训练框架（如vLLM、SGLang、PyTorch等）、云原生编排调度者优先。",
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