AI算子工程师

西安、上海、深圳、北京、成都、杭州

1、推理高频算子设计开发：FlashDecoding、PagedAttention、MoE等融合算子及Prefill GEMM优化 

2、集合通信算子设计优化：All-Reduce、All-Gather等多卡多节点高效实现 

3、算子性能与计算图优化：数学变换、深度融合、调度及Tile优化提升性能 

4、高性能算子库编码测试：AscendC、Triton、TileLang、CUDA等实现

1、计算机科学、人工智能、数学等相关专业本科及以上；具备扎实的数学、算法和编程基础；

2、熟练掌握深度学习相关算法，熟悉PyTorch等AI开发框架，熟悉大规模分布式计算、并行计算相关算法及框架；

3、了解CUDA/Ascend C编程，深入理解Warp调度、Tensor Core、异步拷贝、共享内存管理等硬件特性；

4、会使用Nsight Systems / Nsight Compute / Perfetto等性能分析工具，有系统级Profiling经验。

相关项目：

1、软硬件结合的高性能算子

大模型训练工程师

西安、上海、深圳、北京、成都、杭州

1、负责大模型训练全流程：数据治理、稳定性收敛优化、训练效率提升及基础设施迭代，支撑千亿参数级训练

2、研究投机解码技术（MTP、Eagle3、DSpark等），探索高效推测解码算法，提升推理速度降低成本

3、研究模型量化与蒸馏技术，设计知识迁移策略与低比特量化方案，兼顾能力保持与部署效率

4、探索下一代Transformer架构与多模态VLM/VLA训练，基于Megatron-LM、DeepSpeed等框架落地

1、计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上；具备扎实的数学、算法和编程基础；

2、熟练掌握深度学习/强化学习相关算法，熟悉PyTorch等AI开发框架，熟悉大规模分布式计算、并行计算相关算法及框架；

3、熟悉分布式训练原理（数据并行、模型并行、ZeRO等），有DeepSpeed/Megatron使用经验和大模型微调（SFT/RLHF/DPO）或相关项目经历；

4、在模型结构设计、模型蒸馏（SFT、RL等）、大模型推理优化（投机解码、量化、模型路由等）等方向的实践或者科研经历。

相关项目：

1、大模型训推加速技术

大模型推理工程师

西安、上海、深圳、北京、成都、杭州

1、负责推理引擎底层性能优化：异步调度、算子融合、XLA编译，多硬件后端适配（GPU/NPU等）

2、研究模型量化（PTQ/QAT）、KV压缩、模型稀疏等技术，精度无损前提下最大化推理吞吐与资源利用率

3、设计Prefill-Decoding分离部署架构：资源隔离扩缩容、KV Cache跨节点传输优化、请求路由与负载均衡

4、实现Continuous Batching/Chunked Prefill调度，优化长序列多模态Agent场景，构建Profiling与可观测性体系

1、计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上；具备扎实的数学、算法和编程基础；

2、 熟练掌握深度学习/强化学习相关算法，熟悉PyTorch等AI开发框架，熟悉大规模分布式计算、并行计算相关算法及框架；

3、熟悉主流大模型推理框架（如vLLM、SGLang、TGI、TensorRT-LLM之一）或有实际使用和调优经验者优先；

4、在模型结构设计、模型蒸馏（SFT、RL等）、大模型推理优化（投机解码、量化、模型路由等）等方向的实践或者科研经历。

相关项目：

1、大模型训推加速技术

AI应用研发工程师

西安、上海、深圳、北京、成都、杭州

1、 MaaS平台架构设计与开发：标准化部署、版本管理、API化输出 

2、推理引擎研发调优：基于vLLM、SGLang、TensorRT-LLM优化性能 

3、GPU集群调度系统建设：弹性扩缩容、任务队列、优先级调度 

4、 LLMOps体系建设：模型发布、AB实验及AI辅助研发

1、计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上；具备扎实的数学、算法和编程基础；

2、熟练掌握至少一门后端开发语言（Go/Python/C++），有良好的工程编码习惯；熟悉Docker与Kubernetes，理解容器化与云原生技术体系；

3、熟悉主流大模型推理框架（如vLLM、SGLang、TGI、TensorRT-LLM之一）或有实际使用和调优经验者优先；

4、熟悉Kubernetes调度框架或Volcano/KubeRay等AI调度组件；有高并发服务开发经验，熟悉服务治理、熔断限流等中间件经验者优先。

相关项目：

1、AI智能体

AI Infra 集群管理/调度工程师

西安、上海、深圳、北京、成都、杭州

1、 负责万卡/千卡异构算力集群高效调度与资源池化，解决故障自愈、网络拓扑感知调度及MFU提升问题 

2、构建面向算法与业务团队的MLOps/LLMOps平台，负责任务生命周期管理、多租户配额及弹性伸缩服务 

3、开发K8s自定义控制器与控制面架构，实现多租户配额管理、Autoscaling及全链路工程化闭环

1、计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上;具备扎实的数学、算法和编程基础

2、熟练掌握深度学习/强化学习相关算法,熟悉PyTorch等Al开发框架,熟悉大规模分布式计算、并行计算相关算法及框架。3、在模型结构设计、预训练、SFT、大模型训练优化(分布式训练、训练策略寻优等)、大模型推理优化(投机解码、attention稀疏、量化等)等方向的实践或者科研经历。

相关项目：

1、面向XPU算力集群的多层次调度优化

多模态算法工程师

西安、上海、深圳、北京、成都、杭州

1、负责图像、视频、音频与文本等多模态大模型（VLM/Diffusion等）的预训练，设计训练策略与数据配比，支撑多模态能力构建；

2、开展多模态模型微调（SFT/RLHF）及能力对齐，设计奖励模型与对齐方案，提升模型在多模态理解与生成任务上的表现；

3、负责大规模多模态数据清洗与构建，建立数据质量评估体系，保障训练数据规模与质量；

4、推动多模态算法在真实业务场景落地，协同工程团队完成模型部署、性能调优与效果迭代。

1、计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上，具备扎实的数学、算法和编程基础；

2、熟练掌握深度学习/强化学习相关算法，熟悉PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等AI开发框架及大规模分布式训练；

3、在多模态模型结构设计、预训练、SFT/RLHF、大模型训练优化（分布式训练、训练策略寻优等）方向有实践或科研经历。

相关项目：

1、多模态训练推理技术