JD数据
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"job_title": "大模型推理前沿技术研究-阿里星/C-Star",
"job_level": "阿里巴巴2027届应届生",AI生成
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"responsibilities": "大模型推理前沿技术研究-阿里星/C-Star\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别:技术类\n招聘项目:阿里巴巴2027届应届生\n工作地点:北京 / 杭州\n\n职位描述\n在这里,你将深入大模型计算的核心腹地,横跨算法压缩与系统工程,从万亿参数模型的轻量化创新到万卡集群的极致性能调优,打通从模型结构创新、高效压缩、到算子内核与分布式系统的全链路技术栈,打造全球领先的训练与推理加速引擎。\n1、极致算子与内核开发\n手写高性能GPU/NPU核心算子(CUDA/Triton),针对低比特量化、稀疏计算、注意力机制等场景深度挖掘硬件算力,结合编译优化与性能剖析(Nsight系列)突破计算瓶颈;\n2、模型压缩与轻量化\n研发FP8/INT4/INT8量化(PTQ/QAT)、结构化/非结构化稀疏、动态剪枝、低秩近似(LoRA)及MoE技术;利用强化学习(RL)与AutoML构建自动化压缩流水线,实现精度-效率帕累托最优;\n3、分布式训练与通信优化\n深度优化Megatron-LM、DeepSpeed等框架,突破万卡集群通信瓶颈,设计拓扑感知调度、通信压缩(如梯度压缩)、计算与通信重叠等策略,提升 scaling efficiency;\n4、前沿推理架构落地\n研究并部署投机采样(Speculative Decoding)、分离式推理(Disaggregated Inference)、KV Cache优化等技术,在生产环境实现延迟与吞吐的数量级提升。\n\n职位要求\n1、在MLSys、NeurIPS、ICML、ACL等顶会/顶刊发表过论文;\n2、在国际顶级竞赛(ACM/ICPC等)中取得冠亚军或优异成绩;\n3、深度参与或主导贡献过顶级开源项目(vLLM/SGLang/TensorRT-LLM/Megatron-LM等)。\n\n在招业务\n千问事业部",
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"fulltext": "大模型推理前沿技术研究-阿里星/C-Star\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别:技术类\n招聘项目:阿里巴巴2027届应届生\n工作地点:北京 / 杭州\n\n职位描述\n在这里,你将深入大模型计算的核心腹地,横跨算法压缩与系统工程,从万亿参数模型的轻量化创新到万卡集群的极致性能调优,打通从模型结构创新、高效压缩、到算子内核与分布式系统的全链路技术栈,打造全球领先的训练与推理加速引擎。\n1、极致算子与内核开发\n手写高性能GPU/NPU核心算子(CUDA/Triton),针对低比特量化、稀疏计算、注意力机制等场景深度挖掘硬件算力,结合编译优化与性能剖析(Nsight系列)突破计算瓶颈;\n2、模型压缩与轻量化\n研发FP8/INT4/INT8量化(PTQ/QAT)、结构化/非结构化稀疏、动态剪枝、低秩近似(LoRA)及MoE技术;利用强化学习(RL)与AutoML构建自动化压缩流水线,实现精度-效率帕累托最优;\n3、分布式训练与通信优化\n深度优化Megatron-LM、DeepSpeed等框架,突破万卡集群通信瓶颈,设计拓扑感知调度、通信压缩(如梯度压缩)、计算与通信重叠等策略,提升 scaling efficiency;\n4、前沿推理架构落地\n研究并部署投机采样(Speculative Decoding)、分离式推理(Disaggregated Inference)、KV Cache优化等技术,在生产环境实现延迟与吞吐的数量级提升。\n\n职位要求\n1、在MLSys、NeurIPS、ICML、ACL等顶会/顶刊发表过论文;\n2、在国际顶级竞赛(ACM/ICPC等)中取得冠亚军或优异成绩;\n3、深度参与或主导贡献过顶级开源项目(vLLM/SGLang/TensorRT-LLM/Megatron-LM等)。\n\n在招业务\n千问事业部"
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