主分类:AI训练推理与计算优化
辅助:Agent系统开发(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"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:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D13811\n发布时间:2026-08-17\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:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D13811\n发布时间:2026-08-17\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。",
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"智能体开发"
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