职位详情

职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:29392

大模型算法工程师(引擎工程)-【算法中心】

未披露 · Beijing · 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)
{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "大模型算法工程师(引擎工程)-【算法中心】",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "D7244",
        "location": "Beijing",
        "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": "",
        "degree": "- 计算机科学、软件工程、机器学习或相关领域本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "大模型算法工程师(引擎工程)-【算法中心】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D7244\n发布时间:2026-06-04\n\n岗位职责\n我们正在招募经验丰富、技术卓越的算法工程化工程师,负责构建与优化支持大规模深度学习模型的高效计算与部署平台。您将深入参与大模型训练框架开发、大模型优化、推理加速等核心领域,为前沿 AI 模型的开发与落地提供关键技术支撑。\n主要职责\n1、参与安全/风控大模型训练框架的开发工作,实现支持分布式训练及Post-training(如RL)框架在业务场景的落地,优化模型训练效率与资源利用率,保障平台的高性能与稳定性;\n2、参与大模型推理引擎的开发工作,在多硬件架构的环境下,支持在线/离线推理需求,优化推理耗时、内存占用及计算效率,应用动态批处理、上下文缓存、模型量化、推测解码等优化技术;\n3、构建大模型智能体Agent应用,通过算法产品化能力,实现业务场景算法能力的标准化输出;\n4、持续协同算法团队,推进前沿算法工程能力,转化为可落地的技术方案。\n\n任职要求\n1、基本要求\n- 计算机科学、软件工程、机器学习或相关领域本科及以上学历;\n- 深刻理解深度学习原理及分布式训练框架(如 DeepSpeed/Horovod/Ray);\n- 熟练掌握至少一种主流深度学习框架(PyTorch/TensorFlow/JAX);\n- 扎实的编程能力,精通 Python 及至少一种系统级语言(Go/C++/Rust);\n2、有下列任意经验者优先\n- 具备大规模模型(如 Transformer/LLM)训练与部署经验;\n- 熟悉模型优化技术(混合精度训练/剪枝/量化);\n- 掌握云计算与容器化技术(Kubernetes/Docker/Terraform);\n- 具备新兴AI硬件(NVIDIA H系列/华为昇腾)调优经验。",
        "requirements_text": "大模型算法工程师(引擎工程)-【算法中心】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D7244\n发布时间:2026-06-04\n\n岗位职责\n我们正在招募经验丰富、技术卓越的算法工程化工程师,负责构建与优化支持大规模深度学习模型的高效计算与部署平台。您将深入参与大模型训练框架开发、大模型优化、推理加速等核心领域,为前沿 AI 模型的开发与落地提供关键技术支撑。\n主要职责\n1、参与安全/风控大模型训练框架的开发工作,实现支持分布式训练及Post-training(如RL)框架在业务场景的落地,优化模型训练效率与资源利用率,保障平台的高性能与稳定性;\n2、参与大模型推理引擎的开发工作,在多硬件架构的环境下,支持在线/离线推理需求,优化推理耗时、内存占用及计算效率,应用动态批处理、上下文缓存、模型量化、推测解码等优化技术;\n3、构建大模型智能体Agent应用,通过算法产品化能力,实现业务场景算法能力的标准化输出;\n4、持续协同算法团队,推进前沿算法工程能力,转化为可落地的技术方案。\n\n任职要求\n1、基本要求\n- 计算机科学、软件工程、机器学习或相关领域本科及以上学历;\n- 深刻理解深度学习原理及分布式训练框架(如 DeepSpeed/Horovod/Ray);\n- 熟练掌握至少一种主流深度学习框架(PyTorch/TensorFlow/JAX);\n- 扎实的编程能力,精通 Python 及至少一种系统级语言(Go/C++/Rust);\n2、有下列任意经验者优先\n- 具备大规模模型(如 Transformer/LLM)训练与部署经验;\n- 熟悉模型优化技术(混合精度训练/剪枝/量化);\n- 掌握云计算与容器化技术(Kubernetes/Docker/Terraform);\n- 具备新兴AI硬件(NVIDIA H系列/华为昇腾)调优经验。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "Rust",
            "Docker",
            "Kubernetes",
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "模型训练",
            "招聘",
            "Go",
            "大语言模型",
            "智能体开发"
        ],
        "preferred_qualifications": "2、有下列任意经验者优先",
        "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/29392"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "29392",
        "post_date": "2026-06-04",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/29392"
    },
    "fulltext": "大模型算法工程师(引擎工程)-【算法中心】\n大模型算法工程师(引擎工程)-【算法中心】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D7244\n发布时间:2026-06-04\n\n岗位职责\n我们正在招募经验丰富、技术卓越的算法工程化工程师,负责构建与优化支持大规模深度学习模型的高效计算与部署平台。您将深入参与大模型训练框架开发、大模型优化、推理加速等核心领域,为前沿 AI 模型的开发与落地提供关键技术支撑。\n主要职责\n1、参与安全/风控大模型训练框架的开发工作,实现支持分布式训练及Post-training(如RL)框架在业务场景的落地,优化模型训练效率与资源利用率,保障平台的高性能与稳定性;\n2、参与大模型推理引擎的开发工作,在多硬件架构的环境下,支持在线/离线推理需求,优化推理耗时、内存占用及计算效率,应用动态批处理、上下文缓存、模型量化、推测解码等优化技术;\n3、构建大模型智能体Agent应用,通过算法产品化能力,实现业务场景算法能力的标准化输出;\n4、持续协同算法团队,推进前沿算法工程能力,转化为可落地的技术方案。\n\n任职要求\n1、基本要求\n- 计算机科学、软件工程、机器学习或相关领域本科及以上学历;\n- 深刻理解深度学习原理及分布式训练框架(如 DeepSpeed/Horovod/Ray);\n- 熟练掌握至少一种主流深度学习框架(PyTorch/TensorFlow/JAX);\n- 扎实的编程能力,精通 Python 及至少一种系统级语言(Go/C++/Rust);\n2、有下列任意经验者优先\n- 具备大规模模型(如 Transformer/LLM)训练与部署经验;\n- 熟悉模型优化技术(混合精度训练/剪枝/量化);\n- 掌握云计算与容器化技术(Kubernetes/Docker/Terraform);\n- 具备新兴AI硬件(NVIDIA H系列/华为昇腾)调优经验。\n大模型算法工程师(引擎工程)-【算法中心】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D7244\n发布时间:2026-06-04\n\n岗位职责\n我们正在招募经验丰富、技术卓越的算法工程化工程师,负责构建与优化支持大规模深度学习模型的高效计算与部署平台。您将深入参与大模型训练框架开发、大模型优化、推理加速等核心领域,为前沿 AI 模型的开发与落地提供关键技术支撑。\n主要职责\n1、参与安全/风控大模型训练框架的开发工作,实现支持分布式训练及Post-training(如RL)框架在业务场景的落地,优化模型训练效率与资源利用率,保障平台的高性能与稳定性;\n2、参与大模型推理引擎的开发工作,在多硬件架构的环境下,支持在线/离线推理需求,优化推理耗时、内存占用及计算效率,应用动态批处理、上下文缓存、模型量化、推测解码等优化技术;\n3、构建大模型智能体Agent应用,通过算法产品化能力,实现业务场景算法能力的标准化输出;\n4、持续协同算法团队,推进前沿算法工程能力,转化为可落地的技术方案。\n\n任职要求\n1、基本要求\n- 计算机科学、软件工程、机器学习或相关领域本科及以上学历;\n- 深刻理解深度学习原理及分布式训练框架(如 DeepSpeed/Horovod/Ray);\n- 熟练掌握至少一种主流深度学习框架(PyTorch/TensorFlow/JAX);\n- 扎实的编程能力,精通 Python 及至少一种系统级语言(Go/C++/Rust);\n2、有下列任意经验者优先\n- 具备大规模模型(如 Transformer/LLM)训练与部署经验;\n- 熟悉模型优化技术(混合精度训练/剪枝/量化);\n- 掌握云计算与容器化技术(Kubernetes/Docker/Terraform);\n- 具备新兴AI硬件(NVIDIA H系列/华为昇腾)调优经验。\n大模型算法工程师(引擎工程)-【算法中心】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D7244\n发布时间:2026-06-04\n\n岗位职责\n我们正在招募经验丰富、技术卓越的算法工程化工程师,负责构建与优化支持大规模深度学习模型的高效计算与部署平台。您将深入参与大模型训练框架开发、大模型优化、推理加速等核心领域,为前沿 AI 模型的开发与落地提供关键技术支撑。\n主要职责\n1、参与安全/风控大模型训练框架的开发工作,实现支持分布式训练及Post-training(如RL)框架在业务场景的落地,优化模型训练效率与资源利用率,保障平台的高性能与稳定性;\n2、参与大模型推理引擎的开发工作,在多硬件架构的环境下,支持在线/离线推理需求,优化推理耗时、内存占用及计算效率,应用动态批处理、上下文缓存、模型量化、推测解码等优化技术;\n3、构建大模型智能体Agent应用,通过算法产品化能力,实现业务场景算法能力的标准化输出;\n4、持续协同算法团队,推进前沿算法工程能力,转化为可落地的技术方案。\n\n任职要求\n1、基本要求\n- 计算机科学、软件工程、机器学习或相关领域本科及以上学历;\n- 深刻理解深度学习原理及分布式训练框架(如 DeepSpeed/Horovod/Ray);\n- 熟练掌握至少一种主流深度学习框架(PyTorch/TensorFlow/JAX);\n- 扎实的编程能力,精通 Python 及至少一种系统级语言(Go/C++/Rust);\n2、有下列任意经验者优先\n- 具备大规模模型(如 Transformer/LLM)训练与部署经验;\n- 熟悉模型优化技术(混合精度训练/剪枝/量化);\n- 掌握云计算与容器化技术(Kubernetes/Docker/Terraform);\n- 具备新兴AI硬件(NVIDIA H系列/华为昇腾)调优经验。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T014",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}