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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:30527

大模型推理引擎研发工程师

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)
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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": "大模型推理引擎研发工程师\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:D13492\n发布时间:2026-04-29\n\n岗位职责\n1、参与 LLM 推理框架 的研发与性能优化,支持主流开源模型及自研模型的高效推理;\n2、负责底层算子优化,包括但不限于访存模式优化、计算流水线编排、低精度量化(如 INT8/FP8)、编译优化等,持续提升硬件资源利用效率与模型推理 MFU(Model FLOPs Utilization);\n3、优化推理框架上层调度策略,通过节点内及节点间的计算任务调度与通信优化,提升整体引擎性能;\n4、建设与优化 LLM 模型服务相关工具与平台,提升模型部署的易用性及在线服务的稳定性。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,电子、自动化、计算机等相关专业优先;\n2、了解分布式系统或高性能计算(HPC)相关知识,具备扎实的系统编程、数据结构、算法基础及系统设计能力;\n3、熟悉 Linux 开发环境,熟练使用 PyTorch 训练框架,掌握 C++ 与 Python 编程语言;\n4、具有良好的团队合作精神与沟通能力,热爱技术钻研,善于分析和解决工程问题,能够在算法与底层系统之间发挥核心桥梁作用。\n加分项:\n1、熟悉 TensorFlow、PyTorch、TensorRT、FasterTransformer 等主流推理/训练框架,并有相关优化经验;\n2、具备大模型推理或 HPC 基础知识,了解集合通信与 CUDA 编程,熟悉 Triton、CUTLASS,有算子开发经验者优先。",
        "requirements_text": "大模型推理引擎研发工程师\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:D13492\n发布时间:2026-04-29\n\n岗位职责\n1、参与 LLM 推理框架 的研发与性能优化,支持主流开源模型及自研模型的高效推理;\n2、负责底层算子优化,包括但不限于访存模式优化、计算流水线编排、低精度量化(如 INT8/FP8)、编译优化等,持续提升硬件资源利用效率与模型推理 MFU(Model FLOPs Utilization);\n3、优化推理框架上层调度策略,通过节点内及节点间的计算任务调度与通信优化,提升整体引擎性能;\n4、建设与优化 LLM 模型服务相关工具与平台,提升模型部署的易用性及在线服务的稳定性。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,电子、自动化、计算机等相关专业优先;\n2、了解分布式系统或高性能计算(HPC)相关知识,具备扎实的系统编程、数据结构、算法基础及系统设计能力;\n3、熟悉 Linux 开发环境,熟练使用 PyTorch 训练框架,掌握 C++ 与 Python 编程语言;\n4、具有良好的团队合作精神与沟通能力,热爱技术钻研,善于分析和解决工程问题,能够在算法与底层系统之间发挥核心桥梁作用。\n加分项:\n1、熟悉 TensorFlow、PyTorch、TensorRT、FasterTransformer 等主流推理/训练框架,并有相关优化经验;\n2、具备大模型推理或 HPC 基础知识,了解集合通信与 CUDA 编程,熟悉 Triton、CUTLASS,有算子开发经验者优先。",
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            "Python",
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            "大语言模型"
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        "preferred_qualifications": "1、本科及以上学历,电子、自动化、计算机等相关专业优先;加分项:;2、具备大模型推理或 HPC 基础知识,了解集合通信与 CUDA 编程,熟悉 Triton、CUTLASS,有算子开发经验者优先",
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    "fulltext": "大模型推理引擎研发工程师\n大模型推理引擎研发工程师\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:D13492\n发布时间:2026-04-29\n\n岗位职责\n1、参与 LLM 推理框架 的研发与性能优化,支持主流开源模型及自研模型的高效推理;\n2、负责底层算子优化,包括但不限于访存模式优化、计算流水线编排、低精度量化(如 INT8/FP8)、编译优化等,持续提升硬件资源利用效率与模型推理 MFU(Model FLOPs Utilization);\n3、优化推理框架上层调度策略,通过节点内及节点间的计算任务调度与通信优化,提升整体引擎性能;\n4、建设与优化 LLM 模型服务相关工具与平台,提升模型部署的易用性及在线服务的稳定性。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,电子、自动化、计算机等相关专业优先;\n2、了解分布式系统或高性能计算(HPC)相关知识,具备扎实的系统编程、数据结构、算法基础及系统设计能力;\n3、熟悉 Linux 开发环境,熟练使用 PyTorch 训练框架,掌握 C++ 与 Python 编程语言;\n4、具有良好的团队合作精神与沟通能力,热爱技术钻研,善于分析和解决工程问题,能够在算法与底层系统之间发挥核心桥梁作用。\n加分项:\n1、熟悉 TensorFlow、PyTorch、TensorRT、FasterTransformer 等主流推理/训练框架,并有相关优化经验;\n2、具备大模型推理或 HPC 基础知识,了解集合通信与 CUDA 编程,熟悉 Triton、CUTLASS,有算子开发经验者优先。\n大模型推理引擎研发工程师\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:D13492\n发布时间:2026-04-29\n\n岗位职责\n1、参与 LLM 推理框架 的研发与性能优化,支持主流开源模型及自研模型的高效推理;\n2、负责底层算子优化,包括但不限于访存模式优化、计算流水线编排、低精度量化(如 INT8/FP8)、编译优化等,持续提升硬件资源利用效率与模型推理 MFU(Model FLOPs Utilization);\n3、优化推理框架上层调度策略,通过节点内及节点间的计算任务调度与通信优化,提升整体引擎性能;\n4、建设与优化 LLM 模型服务相关工具与平台,提升模型部署的易用性及在线服务的稳定性。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,电子、自动化、计算机等相关专业优先;\n2、了解分布式系统或高性能计算(HPC)相关知识,具备扎实的系统编程、数据结构、算法基础及系统设计能力;\n3、熟悉 Linux 开发环境,熟练使用 PyTorch 训练框架,掌握 C++ 与 Python 编程语言;\n4、具有良好的团队合作精神与沟通能力,热爱技术钻研,善于分析和解决工程问题,能够在算法与底层系统之间发挥核心桥梁作用。\n加分项:\n1、熟悉 TensorFlow、PyTorch、TensorRT、FasterTransformer 等主流推理/训练框架,并有相关优化经验;\n2、具备大模型推理或 HPC 基础知识,了解集合通信与 CUDA 编程,熟悉 Triton、CUTLASS,有算子开发经验者优先。\n大模型推理引擎研发工程师\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:D13492\n发布时间:2026-04-29\n\n岗位职责\n1、参与 LLM 推理框架 的研发与性能优化,支持主流开源模型及自研模型的高效推理;\n2、负责底层算子优化,包括但不限于访存模式优化、计算流水线编排、低精度量化(如 INT8/FP8)、编译优化等,持续提升硬件资源利用效率与模型推理 MFU(Model FLOPs Utilization);\n3、优化推理框架上层调度策略,通过节点内及节点间的计算任务调度与通信优化,提升整体引擎性能;\n4、建设与优化 LLM 模型服务相关工具与平台,提升模型部署的易用性及在线服务的稳定性。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,电子、自动化、计算机等相关专业优先;\n2、了解分布式系统或高性能计算(HPC)相关知识,具备扎实的系统编程、数据结构、算法基础及系统设计能力;\n3、熟悉 Linux 开发环境,熟练使用 PyTorch 训练框架,掌握 C++ 与 Python 编程语言;\n4、具有良好的团队合作精神与沟通能力,热爱技术钻研,善于分析和解决工程问题,能够在算法与底层系统之间发挥核心桥梁作用。\n加分项:\n1、熟悉 TensorFlow、PyTorch、TensorRT、FasterTransformer 等主流推理/训练框架,并有相关优化经验;\n2、具备大模型推理或 HPC 基础知识,了解集合通信与 CUDA 编程,熟悉 Triton、CUTLASS,有算子开发经验者优先。",
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