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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"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": "高性能GPU调度推理研发工程师-【可灵AI专项】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\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\n团队负责快手可灵在线推理服务的GPU资源利用,为 AI 视频生成模型提供算力基石。GPU集群算力规模大,且随着可灵业务持续快速增长中,团队积累了丰富的 GPU 资源调度与优化经验,旨在打造覆盖多场景、多地域的万卡级 GPU 算力平台。其中,在推理服务、模型训练等核心场景,通过算力调度、弹性伸缩、虚拟化混部等技术实现了GPU利用率的高水位。\n1、参与GPU利用率下钻指标的建设及分析,挖掘潜在的GPU利用率提升手段;\n2、通过算力调度策略,协同同步业务的资源供给;\n3、参与虚拟化混部技术方案的架构设计和核心代码开发,协同推动方案落地,通过混部和潮汐资源提升面向业务的GPU供给能力;\n4、参与模型推理执行优化,设计模型推理执行流水线。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机相关专业优先;\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);\n5、了解 Docker/Containerd 等容器运行时技术原理、理解Kubernetes调度实现;",
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"Python",
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"fulltext": "高性能GPU调度推理研发工程师-【可灵AI专项】\n高性能GPU调度推理研发工程师-【可灵AI专项】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\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\n团队负责快手可灵在线推理服务的GPU资源利用,为 AI 视频生成模型提供算力基石。GPU集群算力规模大,且随着可灵业务持续快速增长中,团队积累了丰富的 GPU 资源调度与优化经验,旨在打造覆盖多场景、多地域的万卡级 GPU 算力平台。其中,在推理服务、模型训练等核心场景,通过算力调度、弹性伸缩、虚拟化混部等技术实现了GPU利用率的高水位。\n1、参与GPU利用率下钻指标的建设及分析,挖掘潜在的GPU利用率提升手段;\n2、通过算力调度策略,协同同步业务的资源供给;\n3、参与虚拟化混部技术方案的架构设计和核心代码开发,协同推动方案落地,通过混部和潮汐资源提升面向业务的GPU供给能力;\n4、参与模型推理执行优化,设计模型推理执行流水线。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机相关专业优先;\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);\n5、了解 Docker/Containerd 等容器运行时技术原理、理解Kubernetes调度实现;\n高性能GPU调度推理研发工程师-【可灵AI专项】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\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\n团队负责快手可灵在线推理服务的GPU资源利用,为 AI 视频生成模型提供算力基石。GPU集群算力规模大,且随着可灵业务持续快速增长中,团队积累了丰富的 GPU 资源调度与优化经验,旨在打造覆盖多场景、多地域的万卡级 GPU 算力平台。其中,在推理服务、模型训练等核心场景,通过算力调度、弹性伸缩、虚拟化混部等技术实现了GPU利用率的高水位。\n1、参与GPU利用率下钻指标的建设及分析,挖掘潜在的GPU利用率提升手段;\n2、通过算力调度策略,协同同步业务的资源供给;\n3、参与虚拟化混部技术方案的架构设计和核心代码开发,协同推动方案落地,通过混部和潮汐资源提升面向业务的GPU供给能力;\n4、参与模型推理执行优化,设计模型推理执行流水线。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机相关专业优先;\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);\n5、了解 Docker/Containerd 等容器运行时技术原理、理解Kubernetes调度实现;\n高性能GPU调度推理研发工程师-【可灵AI专项】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\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\n团队负责快手可灵在线推理服务的GPU资源利用,为 AI 视频生成模型提供算力基石。GPU集群算力规模大,且随着可灵业务持续快速增长中,团队积累了丰富的 GPU 资源调度与优化经验,旨在打造覆盖多场景、多地域的万卡级 GPU 算力平台。其中,在推理服务、模型训练等核心场景,通过算力调度、弹性伸缩、虚拟化混部等技术实现了GPU利用率的高水位。\n1、参与GPU利用率下钻指标的建设及分析,挖掘潜在的GPU利用率提升手段;\n2、通过算力调度策略,协同同步业务的资源供给;\n3、参与虚拟化混部技术方案的架构设计和核心代码开发,协同推动方案落地,通过混部和潮汐资源提升面向业务的GPU供给能力;\n4、参与模型推理执行优化,设计模型推理执行流水线。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机相关专业优先;\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);\n5、了解 Docker/Containerd 等容器运行时技术原理、理解Kubernetes调度实现;",
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