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大模型推理/训练优化工程师

未披露 · 北京 / 深圳 / 杭州 · 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/训练优化工程师\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:J1020\n工作地点:北京 / 深圳 / 杭州\n所属部门:D0000\n发布时间:2025-07-11\n\n岗位职责\n1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术,支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化;支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地;\n2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务;相关编译优化功能开发,以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限;\n3、参与支持日常的大模型推理服务部署,参与内部日常提效工具的研发。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历,计算机、电子、自动化等专业优先;\n2、熟悉python/C++,熟悉linux使用,有扎实的算法与数据结构基础;\n3、有较强的自驱力和学习力,有严谨的科研思维,沟通良好擅长与人合作;\n4、了解AI infra 整体技术栈,有大模型相关训练或推理优化实战经验;有vLLM、TensorRT-LLM、MLC-LLM、Tensorflow、PyTorch等框架之一的实践经验。\n加分项:\n1、熟悉CUDA 或 ROCM,熟悉Nsight System/ Nsight Compute 工具的使用,有 GPU 或 ASIC 高性能算子开发经验;\n2、熟悉深度学习编译优化或异构硬件,有 XLA/ TVM /MLIR 开发、优化经验,熟悉pass编写或代码生成原理和实践;或有传统编译器开发经验,熟悉LLVM原理和使用;\n3、有相关领域顶会paper发表;\n4、有二次开发能力或开源社区贡献经历。",
        "requirements_text": "大模型推理/训练优化工程师\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:J1020\n工作地点:北京 / 深圳 / 杭州\n所属部门:D0000\n发布时间:2025-07-11\n\n岗位职责\n1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术,支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化;支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地;\n2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务;相关编译优化功能开发,以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限;\n3、参与支持日常的大模型推理服务部署,参与内部日常提效工具的研发。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历,计算机、电子、自动化等专业优先;\n2、熟悉python/C++,熟悉linux使用,有扎实的算法与数据结构基础;\n3、有较强的自驱力和学习力,有严谨的科研思维,沟通良好擅长与人合作;\n4、了解AI infra 整体技术栈,有大模型相关训练或推理优化实战经验;有vLLM、TensorRT-LLM、MLC-LLM、Tensorflow、PyTorch等框架之一的实践经验。\n加分项:\n1、熟悉CUDA 或 ROCM,熟悉Nsight System/ Nsight Compute 工具的使用,有 GPU 或 ASIC 高性能算子开发经验;\n2、熟悉深度学习编译优化或异构硬件,有 XLA/ TVM /MLIR 开发、优化经验,熟悉pass编写或代码生成原理和实践;或有传统编译器开发经验,熟悉LLVM原理和使用;\n3、有相关领域顶会paper发表;\n4、有二次开发能力或开源社区贡献经历。",
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            "Python",
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            "PyTorch",
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    "fulltext": "大模型推理/训练优化工程师\n大模型推理/训练优化工程师\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:J1020\n工作地点:北京 / 深圳 / 杭州\n所属部门:D0000\n发布时间:2025-07-11\n\n岗位职责\n1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术,支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化;支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地;\n2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务;相关编译优化功能开发,以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限;\n3、参与支持日常的大模型推理服务部署,参与内部日常提效工具的研发。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历,计算机、电子、自动化等专业优先;\n2、熟悉python/C++,熟悉linux使用,有扎实的算法与数据结构基础;\n3、有较强的自驱力和学习力,有严谨的科研思维,沟通良好擅长与人合作;\n4、了解AI infra 整体技术栈,有大模型相关训练或推理优化实战经验;有vLLM、TensorRT-LLM、MLC-LLM、Tensorflow、PyTorch等框架之一的实践经验。\n加分项:\n1、熟悉CUDA 或 ROCM,熟悉Nsight System/ Nsight Compute 工具的使用,有 GPU 或 ASIC 高性能算子开发经验;\n2、熟悉深度学习编译优化或异构硬件,有 XLA/ TVM /MLIR 开发、优化经验,熟悉pass编写或代码生成原理和实践;或有传统编译器开发经验,熟悉LLVM原理和使用;\n3、有相关领域顶会paper发表;\n4、有二次开发能力或开源社区贡献经历。\n大模型推理/训练优化工程师\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:J1020\n工作地点:北京 / 深圳 / 杭州\n所属部门:D0000\n发布时间:2025-07-11\n\n岗位职责\n1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术,支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化;支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地;\n2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务;相关编译优化功能开发,以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限;\n3、参与支持日常的大模型推理服务部署,参与内部日常提效工具的研发。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历,计算机、电子、自动化等专业优先;\n2、熟悉python/C++,熟悉linux使用,有扎实的算法与数据结构基础;\n3、有较强的自驱力和学习力,有严谨的科研思维,沟通良好擅长与人合作;\n4、了解AI infra 整体技术栈,有大模型相关训练或推理优化实战经验;有vLLM、TensorRT-LLM、MLC-LLM、Tensorflow、PyTorch等框架之一的实践经验。\n加分项:\n1、熟悉CUDA 或 ROCM,熟悉Nsight System/ Nsight Compute 工具的使用,有 GPU 或 ASIC 高性能算子开发经验;\n2、熟悉深度学习编译优化或异构硬件,有 XLA/ TVM /MLIR 开发、优化经验,熟悉pass编写或代码生成原理和实践;或有传统编译器开发经验,熟悉LLVM原理和使用;\n3、有相关领域顶会paper发表;\n4、有二次开发能力或开源社区贡献经历。\n大模型推理/训练优化工程师\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:J1020\n工作地点:北京 / 深圳 / 杭州\n所属部门:D0000\n发布时间:2025-07-11\n\n岗位职责\n1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术,支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化;支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地;\n2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务;相关编译优化功能开发,以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限;\n3、参与支持日常的大模型推理服务部署,参与内部日常提效工具的研发。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历,计算机、电子、自动化等专业优先;\n2、熟悉python/C++,熟悉linux使用,有扎实的算法与数据结构基础;\n3、有较强的自驱力和学习力,有严谨的科研思维,沟通良好擅长与人合作;\n4、了解AI infra 整体技术栈,有大模型相关训练或推理优化实战经验;有vLLM、TensorRT-LLM、MLC-LLM、Tensorflow、PyTorch等框架之一的实践经验。\n加分项:\n1、熟悉CUDA 或 ROCM,熟悉Nsight System/ Nsight Compute 工具的使用,有 GPU 或 ASIC 高性能算子开发经验;\n2、熟悉深度学习编译优化或异构硬件,有 XLA/ TVM /MLIR 开发、优化经验,熟悉pass编写或代码生成原理和实践;或有传统编译器开发经验,熟悉LLVM原理和使用;\n3、有相关领域顶会paper发表;\n4、有二次开发能力或开源社区贡献经历。",
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