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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型训练/推理框架负责人",
"job_level": "未披露",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": "算法研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 8,
"degree": "计算机/电子/数学等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责大语言模型训练框架开发和优化，包括不限于性能分析，高性能算子，计算和通信优化，可观测性等\n2. 负责大语言模型推理框架开发和优化，包括不限于PD分离，专家并行，高性能算子等\n3. 负责训练和推理框架团队管理和规划，支持上层大语言和多模态模型的训练和推理",
"requirements_text": "1. 计算机/电子/数学等相关专业硕士及以上学历， 8年以上计算机相关工作经验，3年以上团队管理经验\n2. 编程能力 ：精通C/C++，熟悉Python，具备扎实的数据结构与算法基础\n3. GPU与CUDA ：熟悉NVIDIA GPU架构及编程模型，掌握CUDA核函数优化、显存管理、多流并发等技术，有实际性能调优经验\n4. 熟悉PyTorch、Megatron、vLLM/SGLang等深度学习训练和推理框架， 有分布式系统开发经验\n5. 熟悉常用大语言模型，多模型以及生成模型等算法和架构，参与过大模型训练/推理项目",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"CUDA",
"深度学习",
"数据结构",
"分布式系统",
"模型训练",
"性能调优",
"团队管理",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
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"fulltext": "大模型训练/推理框架负责人\n职位描述\n1. 负责大语言模型训练框架开发和优化，包括不限于性能分析，高性能算子，计算和通信优化，可观测性等\n2. 负责大语言模型推理框架开发和优化，包括不限于PD分离，专家并行，高性能算子等\n3. 负责训练和推理框架团队管理和规划，支持上层大语言和多模态模型的训练和推理\n\n职位要求\n1. 计算机/电子/数学等相关专业硕士及以上学历， 8年以上计算机相关工作经验，3年以上团队管理经验\n2. 编程能力 ：精通C/C++，熟悉Python，具备扎实的数据结构与算法基础\n3. GPU与CUDA ：熟悉NVIDIA GPU架构及编程模型，掌握CUDA核函数优化、显存管理、多流并发等技术，有实际性能调优经验\n4. 熟悉PyTorch、Megatron、vLLM/SGLang等深度学习训练和推理框架， 有分布式系统开发经验\n5. 熟悉常用大语言模型，多模型以及生成模型等算法和架构，参与过大模型训练/推理项目\n1. 负责大语言模型训练框架开发和优化，包括不限于性能分析，高性能算子，计算和通信优化，可观测性等\n2. 负责大语言模型推理框架开发和优化，包括不限于PD分离，专家并行，高性能算子等\n3. 负责训练和推理框架团队管理和规划，支持上层大语言和多模态模型的训练和推理\n1. 计算机/电子/数学等相关专业硕士及以上学历， 8年以上计算机相关工作经验，3年以上团队管理经验\n2. 编程能力 ：精通C/C++，熟悉Python，具备扎实的数据结构与算法基础\n3. GPU与CUDA ：熟悉NVIDIA GPU架构及编程模型，掌握CUDA核函数优化、显存管理、多流并发等技术，有实际性能调优经验\n4. 熟悉PyTorch、Megatron、vLLM/SGLang等深度学习训练和推理框架， 有分布式系统开发经验\n5. 熟悉常用大语言模型，多模型以及生成模型等算法和架构，参与过大模型训练/推理项目",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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