职位详情

职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:9584

【快Star】基础大模型训练推理引擎研发工程师

未披露 · 北京 · 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": "【快Star】基础大模型训练推理引擎研发工程师",
        "job_level": "校招",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "J1001"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": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "【快Star】基础大模型训练推理引擎研发工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1001\n工作地点:北京\n发布时间:2025-06-23\n\n岗位职责\n1、参与快手大语言模型、多模态基座模型的训练/推理引擎研发及优化工作;\n2、参与快手自研生成式推荐大模型训练全链路开发和优化,以及快手广告、电商、直播、搜索等全域模型的训练全链路研发与优化;\n3、设计和优化分布式训练框架,通过混合并行,通信计算overlap、低精度训练等方法解决超长序列、超大规模moe场景下的训练效率问题;\n4、参与通用高性能RL框架的开发和优化,包括但不限于高效rollout、高效RL链路调度优化等;\n5、通过各种技术手段持续优化性能,降低推理成本,包括但不限于:算子/编译优化、异构推理、模型量化&蒸馏、分布式并行等。\n\n任职要求\n1、精通Pytho/C++编程,有较好的编程风格和代码管理能力;\n2、有优秀的逻辑分析能力,有较好的数学基础;\n3、有开源大模型训练推理框架(pytorch/megatron/vllm/sglang)使用经验者优先;\n4、有相关实习经验优先。",
        "requirements_text": "【快Star】基础大模型训练推理引擎研发工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1001\n工作地点:北京\n发布时间:2025-06-23\n\n岗位职责\n1、参与快手大语言模型、多模态基座模型的训练/推理引擎研发及优化工作;\n2、参与快手自研生成式推荐大模型训练全链路开发和优化,以及快手广告、电商、直播、搜索等全域模型的训练全链路研发与优化;\n3、设计和优化分布式训练框架,通过混合并行,通信计算overlap、低精度训练等方法解决超长序列、超大规模moe场景下的训练效率问题;\n4、参与通用高性能RL框架的开发和优化,包括但不限于高效rollout、高效RL链路调度优化等;\n5、通过各种技术手段持续优化性能,降低推理成本,包括但不限于:算子/编译优化、异构推理、模型量化&蒸馏、分布式并行等。\n\n任职要求\n1、精通Pytho/C++编程,有较好的编程风格和代码管理能力;\n2、有优秀的逻辑分析能力,有较好的数学基础;\n3、有开源大模型训练推理框架(pytorch/megatron/vllm/sglang)使用经验者优先;\n4、有相关实习经验优先。",
        "skills": [AI生成
            "C++",
            "PyTorch",
            "模型训练",
            "分析能力",
            "招聘",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "3、有开源大模型训练推理框架(pytorch/megatron/vllm/sglang)使用经验者优先;4、有相关实习经验优先",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://campus.kuaishou.cn/recruit/campus/e/#/campus/job-info/9584?recruitSubProjectCodes="
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "9584",
        "post_date": "2025-06-23",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://campus.kuaishou.cn/recruit/campus/e/#/campus/job-info/9584?recruitSubProjectCodes="
    },
    "fulltext": "【快Star】基础大模型训练推理引擎研发工程师\n【快Star】基础大模型训练推理引擎研发工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1001\n工作地点:北京\n发布时间:2025-06-23\n\n岗位职责\n1、参与快手大语言模型、多模态基座模型的训练/推理引擎研发及优化工作;\n2、参与快手自研生成式推荐大模型训练全链路开发和优化,以及快手广告、电商、直播、搜索等全域模型的训练全链路研发与优化;\n3、设计和优化分布式训练框架,通过混合并行,通信计算overlap、低精度训练等方法解决超长序列、超大规模moe场景下的训练效率问题;\n4、参与通用高性能RL框架的开发和优化,包括但不限于高效rollout、高效RL链路调度优化等;\n5、通过各种技术手段持续优化性能,降低推理成本,包括但不限于:算子/编译优化、异构推理、模型量化&蒸馏、分布式并行等。\n\n任职要求\n1、精通Pytho/C++编程,有较好的编程风格和代码管理能力;\n2、有优秀的逻辑分析能力,有较好的数学基础;\n3、有开源大模型训练推理框架(pytorch/megatron/vllm/sglang)使用经验者优先;\n4、有相关实习经验优先。\n【快Star】基础大模型训练推理引擎研发工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1001\n工作地点:北京\n发布时间:2025-06-23\n\n岗位职责\n1、参与快手大语言模型、多模态基座模型的训练/推理引擎研发及优化工作;\n2、参与快手自研生成式推荐大模型训练全链路开发和优化,以及快手广告、电商、直播、搜索等全域模型的训练全链路研发与优化;\n3、设计和优化分布式训练框架,通过混合并行,通信计算overlap、低精度训练等方法解决超长序列、超大规模moe场景下的训练效率问题;\n4、参与通用高性能RL框架的开发和优化,包括但不限于高效rollout、高效RL链路调度优化等;\n5、通过各种技术手段持续优化性能,降低推理成本,包括但不限于:算子/编译优化、异构推理、模型量化&蒸馏、分布式并行等。\n\n任职要求\n1、精通Pytho/C++编程,有较好的编程风格和代码管理能力;\n2、有优秀的逻辑分析能力,有较好的数学基础;\n3、有开源大模型训练推理框架(pytorch/megatron/vllm/sglang)使用经验者优先;\n4、有相关实习经验优先。\n【快Star】基础大模型训练推理引擎研发工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1001\n工作地点:北京\n发布时间:2025-06-23\n\n岗位职责\n1、参与快手大语言模型、多模态基座模型的训练/推理引擎研发及优化工作;\n2、参与快手自研生成式推荐大模型训练全链路开发和优化,以及快手广告、电商、直播、搜索等全域模型的训练全链路研发与优化;\n3、设计和优化分布式训练框架,通过混合并行,通信计算overlap、低精度训练等方法解决超长序列、超大规模moe场景下的训练效率问题;\n4、参与通用高性能RL框架的开发和优化,包括但不限于高效rollout、高效RL链路调度优化等;\n5、通过各种技术手段持续优化性能,降低推理成本,包括但不限于:算子/编译优化、异构推理、模型量化&蒸馏、分布式并行等。\n\n任职要求\n1、精通Pytho/C++编程,有较好的编程风格和代码管理能力;\n2、有优秀的逻辑分析能力,有较好的数学基础;\n3、有开源大模型训练推理框架(pytorch/megatron/vllm/sglang)使用经验者优先;\n4、有相关实习经验优先。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T014",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}