AI研发工程师（国产化芯片适配）

1、负责算法服务的性能优化加速，提升服务并发能力、降低时延，提升算法服务的部署效率与稳定性。 2、负责算法服务部署架构的设计与开发，面向多模态（图像、音频、文本、视频）、大模型及Agent工作流等核心场景，制定场景化的部署方案并持续进行性能调优，确保推理服务的高效、稳定与可扩展。 3、参与算法服务国产化芯片适配，完成模型适配、精度对齐、效果验证以及性能优化。 4、参与算法服务移动端部署，封装移动端SDK、测试端上模型的效果与性能，保证稳定性。 5、持续跟进算法模型部署的技术演进，关注大模型推理优化、Agent工作流编排与调度、端上部署(移动端、边缘端)、模型轻量化技术(量化、剪枝、蒸馏)及端云协同推理等前沿方向，持续提升多场景部署效能。 【任职要求】 1、计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业，本科及以上学历。 2、熟悉tensorrt、triton server、vLLM、TensorRT-LLM、RTP-LLM、SGLang等模型推理部署框架，并在至少一个框架上有深度实践经验。 3、熟悉剪枝、量化、蒸馏、KV Cache、PagedAttention等模型部署与性能优化相关技术。能针对具体场景的数据与业务特点，优化模型部署性能。有大模型线上部署与性能优化相关经验优先。 4、熟悉昇腾、寒武纪、海光等国产AI芯片的模型适配，同时熟悉端侧模型部署技术，掌握主流推理引擎与轻量化技术。 5、熟悉大模型推理部署流程与工程化方案，同时了解Agent服务化部署，能够完成大模型Agent工作流的工程落地。 6、熟练掌握Python/C++编程，具备良好的编码习惯与工程能力。 7、对算法工程领域发展趋势有独立思考和深入理解，持续关注大模型部署、agent部署与可观测、端上部署、模型轻量化、端云协同等核心领域。