推理框架优化工程师

1. 负责大模型推理框架核心组件的方案设计和特性开发 2. 研究投机解码、缓存管理、量化压缩等算法，解决长上下文和高并发难题 3. 探索MoE、PD分离等推理优化技术，与底层硬件深度协同，持续提升性能 4. 参与推理框架的工程化落地，保障线上服务的高可用与高性能 【任职要求】 · 本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、信息、电子等相关专业，1年以上相关经验 · 精通Python或C++，具备扎实的工程能力与系统级性能优化功底 · 理解Transformer架构和推理全链路（注意力计算、缓存机制、采样策略等） · 熟悉至少一种主流推理框架（vLLM/TensorRT-LLM/SGLang等）及其底层实现 加分项（非必需） · 有GPU/NPU等异构计算设备性能调优实战经验，熟悉CUDA/Triton/NCCL等 · 在Speculative Decoding、MoE推理、PD分离、长上下文推理等方向有深度实践 · 熟悉量化、蒸馏、模型压缩等算法，有INT8/FP8量化推理落地经验 · 在vLLM/SGLang/TensorRT-LLM等开源社区有贡献，或在顶会发表过相关论文 · 具备算法研究能力，能跟踪顶会论文并快速复现落地