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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "算法部署工程师-生态链",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "武汉",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "计算机、AI等相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、端侧部署加速：负责模型在边缘设备的部署，开展量化、剪枝、蒸馏及算子融合等轻量化技术的研发与工程落地；\n2、云端推理优化：基于 vLLM、Triton 等框架进行大模型推理服务的架构设计与调优，优化 KV Cache 与动态批处理，提升高并发吞吐量；\n3、底层算子开发：参与 CUDA 等高性能算子开发与图编译优化，解决显存溢出及长稳运行等工程难题。",
"requirements_text": "1、计算机、AI等相关专业本科及以上学历；\n2、精通 C/C++ 与 Python，熟悉 Linux 开发环境；\n3、深入理解 Transformer 架构，熟悉 vLLM、TensorRT 等推理框架及模型压缩技术；\n4、具备 CUDA Kernel 开发、ACM 竞赛获奖或开源推理框架贡献经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"CUDA",
"C语言"
],
"preferred_qualifications": "4、具备 CUDA Kernel 开发、ACM 竞赛获奖或开源推理框架贡献经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/campus/m/position/7671292350148888870/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7671292350148888870",
"post_date": "2026-08-07",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/campus/m/position/7671292350148888870/detail"
},
"fulltext": "算法部署工程师-生态链\n职位描述\n1、端侧部署加速：负责模型在边缘设备的部署，开展量化、剪枝、蒸馏及算子融合等轻量化技术的研发与工程落地；\n2、云端推理优化：基于 vLLM、Triton 等框架进行大模型推理服务的架构设计与调优，优化 KV Cache 与动态批处理，提升高并发吞吐量；\n3、底层算子开发：参与 CUDA 等高性能算子开发与图编译优化，解决显存溢出及长稳运行等工程难题。\n\n职位要求\n1、计算机、AI等相关专业本科及以上学历；\n2、精通 C/C++ 与 Python，熟悉 Linux 开发环境；\n3、深入理解 Transformer 架构，熟悉 vLLM、TensorRT 等推理框架及模型压缩技术；\n4、具备 CUDA Kernel 开发、ACM 竞赛获奖或开源推理框架贡献经验者优先。\n1、端侧部署加速：负责模型在边缘设备的部署，开展量化、剪枝、蒸馏及算子融合等轻量化技术的研发与工程落地；\n2、云端推理优化：基于 vLLM、Triton 等框架进行大模型推理服务的架构设计与调优，优化 KV Cache 与动态批处理，提升高并发吞吐量；\n3、底层算子开发：参与 CUDA 等高性能算子开发与图编译优化，解决显存溢出及长稳运行等工程难题。\n1、计算机、AI等相关专业本科及以上学历；\n2、精通 C/C++ 与 Python，熟悉 Linux 开发环境；\n3、深入理解 Transformer 架构，熟悉 vLLM、TensorRT 等推理框架及模型压缩技术；\n4、具备 CUDA Kernel 开发、ACM 竞赛获奖或开源推理框架贡献经验者优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}