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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"job": {
"job_title": "AI基建-大模型推理框架开发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"job_category": "算法研发"AI生成
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"company": {
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"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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"degree": "- 硕士及以上学历",
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"responsibilities": "- 负责基于 vLLM、SGLang 等技术的大模型推理框架的开发工作，包括但不限于设计和实现高效的推理引擎架构，优化推理过程中的计算流程，提高推理性能，以满足不同规模大模型的实时推理需求\n- 复杂大模型框架性能评估和调优工作，构建并完善性能监控体系，通过实时监测训练指标，定位性能瓶颈，提出优化方案，确保在不同硬件上达到最优性能。\n- 负责Cuda Kernel优化，开发高性能的GPU算子, 提升大模型推理性能",
"requirements_text": "- 硕士及以上学历，计算机、软件工程、数学等相关专业，具备扎实计算机理论基础和丰富编程经验，在深度学习领域有深入研究与实践。\n- 精通 Python，熟练掌握至少一种深度学习框架（如 PyTorch），理解深度学习原理算法，有丰富模型开发与调优经验，能独立搭建复杂模型并优化性能。\n- 熟悉 C++ 和 CUDA 编程，具备代码优化能力，能针对 GPU 等硬件高效编写和优化代码，了解硬件体系结构并进行针对性优化。\n- 熟悉大模型推理框架的基本原理和流程，了解 vLLM、SGLang 等大模型推理框架的核心技术和实现优先\n- 有良好团队协作与沟通能力，能与不同背景成员有效沟通协作，责任心强、敬业热情，能承受工作压力，保证项目按时高质量交付。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"CUDA",
"深度学习",
"团队协作",
"沟通能力",
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"fulltext": "AI基建-大模型推理框架开发工程师\n职位描述\n- 负责基于 vLLM、SGLang 等技术的大模型推理框架的开发工作，包括但不限于设计和实现高效的推理引擎架构，优化推理过程中的计算流程，提高推理性能，以满足不同规模大模型的实时推理需求\n- 复杂大模型框架性能评估和调优工作，构建并完善性能监控体系，通过实时监测训练指标，定位性能瓶颈，提出优化方案，确保在不同硬件上达到最优性能。\n- 负责Cuda Kernel优化，开发高性能的GPU算子, 提升大模型推理性能\n\n职位要求\n- 硕士及以上学历，计算机、软件工程、数学等相关专业，具备扎实计算机理论基础和丰富编程经验，在深度学习领域有深入研究与实践。\n- 精通 Python，熟练掌握至少一种深度学习框架（如 PyTorch），理解深度学习原理算法，有丰富模型开发与调优经验，能独立搭建复杂模型并优化性能。\n- 熟悉 C++ 和 CUDA 编程，具备代码优化能力，能针对 GPU 等硬件高效编写和优化代码，了解硬件体系结构并进行针对性优化。\n- 熟悉大模型推理框架的基本原理和流程，了解 vLLM、SGLang 等大模型推理框架的核心技术和实现优先\n- 有良好团队协作与沟通能力，能与不同背景成员有效沟通协作，责任心强、敬业热情，能承受工作压力，保证项目按时高质量交付。\n- 负责基于 vLLM、SGLang 等技术的大模型推理框架的开发工作，包括但不限于设计和实现高效的推理引擎架构，优化推理过程中的计算流程，提高推理性能，以满足不同规模大模型的实时推理需求\n- 复杂大模型框架性能评估和调优工作，构建并完善性能监控体系，通过实时监测训练指标，定位性能瓶颈，提出优化方案，确保在不同硬件上达到最优性能。\n- 负责Cuda Kernel优化，开发高性能的GPU算子, 提升大模型推理性能\n- 硕士及以上学历，计算机、软件工程、数学等相关专业，具备扎实计算机理论基础和丰富编程经验，在深度学习领域有深入研究与实践。\n- 精通 Python，熟练掌握至少一种深度学习框架（如 PyTorch），理解深度学习原理算法，有丰富模型开发与调优经验，能独立搭建复杂模型并优化性能。\n- 熟悉 C++ 和 CUDA 编程，具备代码优化能力，能针对 GPU 等硬件高效编写和优化代码，了解硬件体系结构并进行针对性优化。\n- 熟悉大模型推理框架的基本原理和流程，了解 vLLM、SGLang 等大模型推理框架的核心技术和实现优先\n- 有良好团队协作与沟通能力，能与不同背景成员有效沟通协作，责任心强、敬业热情，能承受工作压力，保证项目按时高质量交付。",
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