AI院-GLM团队-训练/推理infra算法工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 岗位职责 1. 与算法团队深度协作，参与 下一代 GLM 大模型架构设计与系统实现 ，推动模型结构与系统效率的协同优化2. 构建 大模型推理成本分析与模拟系统 ，从算力、通信、KV cache、并行策略等维度优化推理效率3. 设计与优化 超大规模训练基础设施（万卡级） ，提升训练稳定性、资源利用率与训练效率4. 探索 MoE、Sparse Attention、长上下文等新架构在训练与推理系统中的高效落地 你将参与 * 下一代 GLM 系列基础模型（百亿到万亿参数级） 的系统设计* 万卡规模训练系统 的优化与稳定性工程* 推理系统的 极致效率优化（吞吐
端到端算法工程师实习生 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 1. Develop quantization, sparsity, pruning, and distillation techniques to enhance the production-level autonomous driving models.2. Optimize, convert, and deploy autonomous driving models (e.g., ONNX models) that operate efficiently on diverse
自动驾驶 - 大模型部署优化算法工程师（实习）-2027届 北京 校招 实习 算法类 职位描述 1. 负责自动驾驶端侧大模型的部署和优化工作2. 参与模型部署＆优化工具链的研发3. 对大模型部署优化技术展开研究，并落地到自动驾驶，包括算子实现和优化、投机采样、AI 优化 Kernel 等 职位要求 1. 有参与模型部署优化的经验，有高性能计算经验者优先2. 扎实的(Python/C++)编程基础与良好的工程习惯，熟悉常用的数据结构及算法3. 熟悉 NV GPU 硬件架构与 CUDA 编程模型4. 熟悉 Claude/Codex/OpenCode 等 Agentic Coding 工具 投递...
AI Infra实习生（日常实习） 北京 实习 研发 - 基础架构 千寻智能2025年秋季校园招聘项目 职位描述 1、负责构建支撑具身智能体的核心机器学习系统，开发面向机器人场景的VLA大模型训练与推理系统，支撑多模态感知、运动控制、任务规划等核心能力的持续进化；2、研发新一代具身智能系统工具链，涵盖数据采集、仿真训练、物理部署、持续优化全生命周期。 职位要求 1、计算机、人工智能、软件工程等相关专业，硕士及以上学历，2026年及之后毕业； 2、熟练使用C++/Python/Pytorch/CUDA开发生态，具有嵌入式系统开发经验者优先；3、能至少保障3个月以上的实习时间，每周4天以上出勤；4、加分项：在以下一个或多个领域有深度实践： a. 大模型训练推理：多模态大模型分布式训练、端上推理加速、Transformer模型优化； b. 高性能计算：GPU Kernel编写，高性能通信（NCCL、RDMA），AI编译器（TVM、Triton），模型量化等； c. 机器人系统：ROS2、运动控制算法、传感器数据处理pipeline。 投递...
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AI基建-大模型推理框架开发工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A252073 职位描述 - 负责基于 vLLM、SGLang 等技术的大模型推理框架的开发工作，包括但不限于设计和实现高效的推理引擎架构，优化推理过程中的计算流程，提高推理性能，以满足不同规模大模型的实时推理需求- 复杂大模型框架性能评估和调优工作，构建并完善性能监控体系，通过实时监测训练指标，定位性能瓶颈，提出优化方案，确保在不同硬件上达到最优性能。- 负责Cuda Kernel优化，开发高性能的GPU算子, 提升大模型推理性能 职位要求 - 硕士及以上学历，计算机、软件工程、数学等相关专业，具备扎实计算机理论基础和丰富编程经验，在深度学习领域有深入研究与实践。- 精通 Python，熟练掌握至少一种深度学习框架（如 PyTorch），理解深度学习原理算法，有丰富模型开发与调优经验，能独立搭建复杂模型并优化性能。- 熟悉 C++ 和 CUDA 编程，具备代码优化能力，能针对 GPU 等硬件高效编写和优化代码，了解硬件体系结构并进行针对性优化。- 熟悉大模型推理框架的基本原理和流程，了解 vLLM、SGLang 等大模型推理框架的核心技术和实现优先- 有良好团队协作与沟通能力，能与不同背景成员有效沟通协作，责任心强、敬业热情，能承受工作压力，保证项目按时高质量交付。 投递...
VLA训练infra算法工程师 - XiaomiRobotics 北京 社招 全职 职位 ID：A243642 职位描述 1. 基于 PyTorch 生态（FSDP / DeepSpeed / Megatron 等）设计并实现 VLA 模型的分布式训练方案（DP / TP / PP / MoE），构建稳定高效的训练框架2. 推动混合精度（BF16 / FP8）与算子融合（FlashAttention / Triton kernel）3. 构建高吞吐数据pipeline，设计数据格式与 shard 策略，实现高效的数据加载4. 支持大规模实验追踪、管理、指标可视化 职位要求