AI Infra研发工程师-稳定性方向上海社招全职互联网 / 电子 / 网游职位描述1. 负责Minimax大规模AI推理场景下稳定性技术体系的设计与迭代2. 负责梳理Minimax主要服务相关的推理框架，模型服务，算力中台，基础设施等各层技术栈以及依赖。3. 负责稳定性相关工具链的开发，迭代以及落地，提升稳定性研发效能。4. 负责设计与推进稳定性工作流构建与建立，包括但不限于：E2E可观测性与告警，变更以及研发流程，容灾，故障处理，混沌工程，容量评估与压测等。职位要求1. 计算机及相关专业，本科及以上学历； 2. 3年以上稳定性工作经验；3. 能熟练使用一种编程语言，包括不限于Python/Shell/Golang/C++/C； 4. 有Devops与Agile思维与经验5. 有良好的团队沟通和协作能力，有良好的责任心；投递...
【26届校招】AI Infra 工程师广州、上海、北京正式研发 - 算法职位描述【岗位职责】1.负责自动驾驶系统基础设施的搭建与优化，包括模型训练、serving和数据挖掘等；2.与其他团队紧密协作，将机器学习方案部署到嵌入式或者云端测试平台；为自动驾驶算法和应用提供良好运行环境。配合算法工程师配置硬件和软件环境，解决算法运行中的基础设施相关问题；3.承担自动驾驶系统的数据闭环工作相关工作，提高数据的数量和质量；4.参与自动驾驶系统的集成与测试。配合其他工程师进行模块集成，确保系统兼容性，制定测试计划对基础设施进行性能和压力测试等；5.编写和维护相关技术文档，记录基础设施设计、搭建和优化过程，为团队成员提供参考。职位要求【任职要求】1.2026 届应届毕业生，计算机科学与技术、电子工程、通信工程、自动化等相关专业；2.具有扎实的计算机基础知识，包括操作系统、计算机网络、数据库等；3.熟悉至少一种编程语言，如 C/C++、Python 等，具备一定编程能力；4.了解云计算、大数据相关技术和概念，有实践经验者优先；5.对自动驾驶技术有浓厚兴趣和热情，愿意投身该领域基础设施建设工作；6.具备良好团队合作精神和沟通能力，能与不同专业背景人员协同工作；7.有较强学习能力和问题解决能力，能快速适应新技术新环境；8.注重细节，有责任心，具备良好抗压能力，能承担一定工作压力。投递...
系统研发实习生- AI infra北京、上海校招实习研发 - 基础架构2027届实习生招聘职位描述加入AI基础设施团队，你将在导师指导下参与核心平台系统的学习和实践：1. 参与平台建设： 协助开发与维护CMDB、工单系统、流程引擎等AI Infra关键平台。2. 开发实践： 参与功能模块开发、测试及基础性能调优，提升代码质量。3. 数据链路学习： 协助整合资源编排、调度平台与CMDB/工单等系统数据流。4. 支持资源管理： 开发辅助工具，支持AI平台对底层资源（GPU/CPU）的基础获取与监控。5. 协作体验： 与算法、调度、运维团队协作，了解需求对接流程。你将收获：1. 深度参与工业级AI Infra项目实践（CMDB、工单、资源管理等）。2. 在导师指导下，提升Go/Java/Python开发及微服务架构能力。3. 了解AI训练平台、资源调度等前沿技术，为未来职业奠基。职位要求1. 在读学生： 2027届及以后本科/硕士，计算机、软件工程等相关专业。2. 编程基础： 熟练掌握 Go/Java/Python 至少一门，具备良好编码习惯。3. 技术热情： 对微服务、中间件、数据库及平台系统（CMDB/工单等）有浓厚兴趣。4. 核心素质： 学习能力强、动手实践积极、沟通协作良好。加分项 (非必需)：1. 有项目/开源经验（Web开发、系统设计、自动化工具）。2. 了解Kubernetes、AI训练平台或GPU管理基础概念。3. 对可观测性（监控/日志）有初步了解或有开源/社区参与经历。投递...
大模型 Infra 研发实习生（Agentic RL 方向）深圳实习互联网 / 电子 / 网游职位描述我们正在构建面向 Agentic RL 与具身智能 的评测与训练基础设施。支撑长程、有状态、依赖外部环境（工具、代码执行器、仿真器、机器人）的智能体任务。你将作为 infra 工程师参与平台核心模块建设：1、设计并实现统一的任务/环境抽象层，支持异构环境的接入；2、构建大规模并发的rollout 与评测调度系统，提升吞吐、资源利用率与稳定性；3、搭建智能体轨迹数据管道：采集、存储、检索、回放、版本管理，以及失败案例的可视化诊断系统；4、集成实验管理、监控告警、链路追踪等能力，保障平台在大规模任务下的可观测性与可恢复性。职位要求1、Python 工程能力扎实，代码风格规范，有中型以上工程或开源项目经验；2、熟悉 Linux 开发环境与常用工具链（Git / Shell / Docker / Make 等）；3、了解分布式系统、并发与异步编程基本原理；4、对大模型、Agent、RL 训练流程有基本理解；5、能从复杂工程链路中定位瓶颈，主动设计可扩展、可观测的系统；6、每周到岗至少 4 天，可连续实习 3 个月以上。【加分项】1、熟悉 Ray、Kubernetes、Slurm 等分布式调度/编排系统；2、熟悉 vLLM、SGLang 等推理服务框架，理解其性能特性；3、做过自动化评测平台、benchmark 系统、judge service、训练数据闭环等系统；4、有 OpenAI Gym/Gymnasium、ManiSkill、Isaac
AI Infra实习生 北京 实习 研发 - 基础架构 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...
具身智能算法实习生（后训练 Infra 方向） 上海 实习 职位描述 1. 参与具身智能后训练框架的设计与迭代，构建支撑真机强化学习的规模化训练能力。2. 理解强化学习、模仿学习等后训练算法（PPO/SAC/DAgger 等），参与基于算法特性的训练架构设计与实现。3. 参与云端多机多卡训练 + 边缘多机多本体 rollout 的分布式异步训练系统开发。4. 参与多种后训练算法的框架侧适配与验证。5. 参与云边通信模块开发（权重同步、数据回传、时延隐藏）。6. 跟进后训练领域前沿进展，参与新算法的复现与工程化验证。 职位要求 - 计算机、AI、机器人等相关专业硕士在读或优秀本科生。- 熟悉 Python，熟练使用 PyTorch，有深度学习项目经验。- 对强化学习（PPO/SAC/DAgger 等）有基础理解或强烈兴趣。- 具备良好的工程意识与代码规范，愿意深入理解底层原理。- 实习 3 个月以上优先，能长期实习更佳。加分项- 有分布式系统或通信框架（RPC / gRPC / ZMQ 等）使用经验。- 有真机强化学习或仿真器（RoboSuite /
具身智能算法实习生（预训练 Infra 方向） 上海 实习 职位描述 1. 参与具身智能统一预训练框架的设计与迭代，支撑 VLA、大模型、世界模型、大小脑等多种模型架构的高效训练。2. 理解 VLA、多模态大模型、世界模型等前沿算法，参与基于算法特性的框架优化方案设计与实现。3. 参与多模态数据加载体系的开发，支持图片、视频、点云、触觉等多种数据格式的高效接入与预处理。4. 参与分布式并行策略（数据并行、模型并行、流水线并行等）的开发与测试。5. 参与数据全生命周期闭环能力建设，包括数据版本管理、质量筛选、配比策略等工具链开发。6. 跟进预训练领域前沿进展，参与新算法的复现与工程化验证。 职位要求 - 计算机、AI 等相关专业硕士在读或优秀本科生。- 熟悉 Python，熟练使用 PyTorch，有深度学习项目经验。- 对多模态模型（VLM/VLA）、视频生成、世界模型等方向有基础理解或强烈兴趣。- 具备良好的工程意识与代码规范，愿意深入理解底层原理。- 实习 3 个月以上优先，能长期实习更佳。加分项- 有分布式训练框架使用或开发经验（DeepSpeed / Megatron / FSDP 等）。- 有论文复现或相关研究经验。- 有开源项目贡献经历。 投递...
Infra开发工程师 上海 全职 职位描述 - 负责公司级AI Infra平台建设，为智能驾驶场景提供数据闭环、算力平台、AIOps等基础能力支持。 - 负责数据闭环的构建，建立高效的数据流转设施，搭建稳定的数据闭环链路 - 负责AI平台的设计与研发，建设GPU及异构加速卡的资源池化、任务调度与虚拟化能力。 - 负责向量检索、图数据库等AI基础能力的构建与性能优化。 - 探索并落地面向智能汽车行业的前沿AI Infra技术演进方案。 职位要求 - 具有计算机、人工智能、软件工程、电子信息等相关学科本科/硕士学历。 - 具备以下一项或多项经验： 1. 具备数据闭环、数据链路的开发经验；2. 大规模分布式训练/推理系统、AI平台、资源调度系统、向量检索或图数据库的设计与研发经验；3. 熟悉Linux环境下的Python与C++语言，具备良好的工程与代码规范；4. 熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备底层优化或二次开发经验； - 具有良好的工作态度、团队合作精神、主观能动性和跨团队沟通能力。符合以下条件者优先： - 熟悉LLM、图像、多模态或VLA/VLM等模型的训练与推理优化； - 具备自动驾驶、机器人或智能汽车相关领域软件系统开发经验； - 有大模型预训练、RL训练或高性能推理引擎（如vLLM、TensorRT-LLM）的实战经验； - 具备高性能网络、分布式存储或集群调度系统经验。 投递...
Infra 开发工程师（云资源与存储工具链方向）-广州 广州 全职 职位描述 岗位职责：1. 负责自动驾驶项目基础设施能力的开发和落地，重点支持云资源使用和存储工具链建设。2. 参与公有云资源的接入、管理和优化，包括存储、网络、权限、监控等组件。3. 开发存储相关工具和平台能力，支持数据上传下载、迁移、清理、权限管理、容量统计和问题排查。4. 参与对象存储、文件存储、分布式存储等系统的接入、优化和稳定性建设。5. 维护相关技术文档、使用规范和自动化流程，支持项目持续交付。 职位要求 任职要求：1. 计算机相关专业本科或以上学历。2. 熟悉至少一家公有云厂商及其存储、网络、监控组件，如阿里云、腾讯云、Azure等。3. 了解常见存储系统和使用场景，如对象存储、NAS、HDFS、Ceph、S3 等。4. 熟练掌握 C++、Java、Python 中至少一门编程语言，具备良好的编码与调试能力。5. 熟悉 Linux 环境，具备基本的问题排查和自动化脚本开发能力。6. 有责任心，沟通积极，有良好的文档习惯；有使用 AI 辅助开发的经验。加分项：1. 具备存储相关运维或开发经验，有分布式存储或大数据存储项目经验者优先。2. 有容器化（Docker、Kubernetes）和云原生实践经验。3. 有云资源治理、成本优化、监控告警或内部工具链开发经验。 投递...
大模型训练与推理Infra工程师-MiMo 北京 社招 全职 职位 ID：A14015 职位描述 1. 模型训练基础设施开发 - 设计和实现支持大规模分布式训练的计算平台，优化模型训练效率和资源利用率。 - 维护和扩展现有的分布式训练框架，确保平台的高性能和稳定性（如基于 PyTorch、TensorFlow 或 JAX）。 - 集成和优化高性能计算技术（如 CUDA、MPI、NCCL 等）。2. 模型推理基础设施开发 - 构建高效的推理框架，支持大模型的在线和离线推理需求。 - 优化推理速度、内存占用和能耗，支持多种硬件架构（GPU、NPU等 ）。 - 实现PD分离、Context Caching、模型量化、推敲编码等推理优化技术。3. 性能监控与优化 - 开发工具链和监控系统，跟踪训练与推理过程的性能瓶颈。 - 分析并优化数据加载、通信效率和硬件利用率等关键环节。4. 跨团队协作 - 与模型研究团队密切合作，理解模型需求，定制训练和推理策略。
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
AI 院-MOE 训练/推理Infra工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 我们正在寻找一位经验丰富的 MOE 训练/推理 Infra 开发工程师，负责设计、实现并优化我们的 MOE（Mixture of Experts）训练和推理框架。该职位需要您具备扎实的分布式系统、高性能计算、深度学习框架以及硬件加速优化的相关知识，能够解决 MOE 训练和推理过程中的各种技术难题，并与算法团队紧密合作，确保算法的顺利实现。主要职责：1、设计并实现高效的 MOE 训练/推理框架：•设计并开发支持大规模分布式训练和推理的 MOE 框架，确保其在各种硬件配置下的高效运行；•优化训练和推理性能，通过算法优化、并行计算、缓存策略等方式，缩短训练和推理时间，提高效率；2、解决 MOE 训练/推理过程中的技术难题：•针对专家网络的选择问题，研究和实现有效的专家选择算法，确保模型在训练和推理过程中的稳定性和准确性；• 解决负载均衡问题，通过动态调整专家网络的负载分配，提高系统资源的利用率，避免过载或空闲状态；• 优化通信过程，减少分布式训练和推理中的通信开销，提高数据传输效率，缩短训练和推理时间3、与算法团队密切合作：•与算法团队保持密切沟通，了解算法需求，根据需求调整和优化训练和推理基础设施，确保算法的顺利实现；•跟踪业界最新技术动态，引入适合项目需求的新技术、新方法，提升团队整体技术水平； 职位要求 关键技能：分布式训练技术：•掌握分布式训练框架（如 Horovod、PyTorch Distributed）的使用和优化。•具备设计和实现高效分布式训练系统的能力。硬件加速优化：•熟悉 GPU、TPU 等硬件架构，能够进行硬件级性能调优。•了解 CUDA、cuDNN 等相关技术，能够利用硬件加速提升训练和推理效率。模型优化技术：•了解量化、剪枝、压缩等模型优化方法，以提升推理效率•能够在实际项目中应用这些技术，优化模型大小和推理速度•负载均衡与通信优化•能够设计高效的负载均衡策略和通信机制，以应对 MOE
AI院-GLM后训练团队-推理优化/推理Infra工程师（RL） 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 1. 基于SGLang进行大模型推理引擎与服务侧开发，提升吞吐、降低时延与成本，保障线上稳定性。2. 支持RL训练相关的推理链路，包括rollout生成、打分/奖励模型推理等，优化训练闭环效率与资源利用。3. 建设推理侧的监控与性能分析能力，参与线上问题定位与故障处理。4. 与算法/训练团队协作，将模型与训练需求落地到可运行、可维护的推理系统，并输出必要的技术文档。 职位要求 1. 熟练使用Python/C++（至少一种），具备良好的工程能力与性能意识。2. 熟悉GPU推理与常见深度学习框架（如 PyTorch），了解分布式通信与并行基本概念（NCCL 等）。3. 了解并使用过SGLang（或能快速上手并承担核心模块开发与调优）。4. 理解RL训练中推理侧的作用，能够与训练流程协同推进落地。5. 具备线上系统排障能力，能通过日志/指标定位性能与稳定性问题。加分项6. 有大模型推理系统、RLHF/RL 推理链路或训练-推理协同经验。7. 有推理性能profiling、算子/运行时优化经验。8. 有MoE模型优化经验。 投递...
AI院-训练Infra工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、负责大规模预训练框架的研发、优化和维护，根据业务需求持续改进训练框架和策略，提升模型训练效率；2、分析和定位训练中的性能瓶颈，实施针对性优化措施，提升训练效率和稳定性；3、跟进业界技术进展，不断同步与集成最新训练优化策略。 职位要求 1、对自然语言处理、计算机视觉和多模态算法有深入理解，熟悉主流的 LLM 和 VLM 模型架构，有分布式训练经验；2、精通 Python 编程语言，熟悉 PyTorch 深度学习框架和 Megatron 分布式训练框架；3、有大规模预训练优化 / MoE 训练优化经验的优先考虑。 投递...
AI院-推理Infra工程师（量化算法研究/推理框架优化/GPU优化） 北京、上海 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【方向一】量化算法研究员-职位描述通过前沿的模型量化、压缩与推理加速技术，显著降低大语言模型及多模态模型的存储占用与计算成本，推动 LLM 的大规模部署。-工作内容1、研发及改进 PTQ（训练后量化）、QAT（量化感知训练）、混合精度量化等核心算法，针对LLM/VLM（大语言模型/视觉语言模型）设计定制化量化方案，持续优化模型精度与推理效率的平衡；2、探索并实践低比特量化（如INT8/INT4/FP8/FP4）、权重稀疏化、知识蒸馏等协同压缩技术，提升压缩率同时控制精度损失；3、开发及优化量化工具链，完成对 GLM 系列模型的转换、量化校准及部署集成；4、 跟踪学术界与工业界前沿量化技术，通过论文复现、实验对比推动技术迭代。-职位要求1、计算机科学、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历，3 年以上模型量化或推理加速经验；或优秀本科生具备扎实项目履历；2、深入理解 Transformer 架构及 LLM 推理流程，精通 Python，熟悉常见的开源 LLM 推理框架（sglang/vllm/trtllm 等）；3、掌握量化原理（校准策略、量化粒度、误差分析）及主流算法（如GPTQ、AWQ）；4、具有 CUDA/Triton 编程经验，能自主实现高性能算子或优化内核计算加分。【方向二】推理框架优化工程师-职位描述1、高性能算子开发与优化：负责AI模型（尤其是大语言模型及多模态模型）在GPU上的核心算子（Kernel）的设计、开发与极致性能优化，支撑训练和推理场景的高效运行。2、性能分析与调优：深入分析GPU应用程序的性能瓶颈，通过优化内存访问模式、线程调度、执行效率等手段，显著提升计算密集型任务的吞吐量和降低延迟。3、技术集成与应用：研究并应用业界前沿的优化技术（如模型量化QAT/PTQ、算子融合、动态形状支持、FlashAttention等），并将其集成至推理/训练引擎。-职位要求1、编程能力：具备3年及以上GPU编程与高性能计算优化经验，深入理解GPU架构、并行计算原理、计算机体系结构，具备高性能计算内核的开发与优化经验。2、精通C/C++，具备扎实的编程基础、良好的编程风格和丰富的调试经验；熟练掌握Python；熟悉Linux开发环境。3、性能优化经验：能够熟练使用Nsight Compute、Nsight Systems等GPU性能分析工具，有实际的性能优化案例和成果，能独立定位和解决复杂的性能问题。4、算法基础：熟悉基础数学函数、线性代数、矩阵运算、数值计算等数学库相关算法，了解深度学习常见算子的计算方式。【方向三】GPU优化工程师-职位描述利用对 cuda 生态软件和底层体系结构的了解，帮助团队优化训练和推理的计算效率。-工作内容1、高性能算子开发与优化：负责AI模型（尤其是大语言模型及多模态模型）在GPU上的核心算子（Kernel）的设计、开发与极致性能优化，支撑训练和推理场景的高效运行。2、性能分析与调优：深入分析GPU应用程序的性能瓶颈，通过优化内存访问模式、线程调度、执行效率、多流并行协同等手段，显著提升计算密集型任务的吞吐量和降低延迟。3、技术选型：对 GPU 领域相关的 DSL/编译器（例如 triton/cuteDSL/tilelang）等进行尝试和了解，确定团队内的 DSL/编译器的技术选型，为未来的迭代做好技术储备。-职位要求1、编程能力：具备3年及以上GPU编程与高性能计算优化经验，深入理解GPU架构、并行计算原理、计算机体系结构，具备高性能计算内核的开发与优化经验。2、精通C/C++，具备扎实的编程基础、良好的编程风格和丰富的调试经验；熟练掌握Python；熟悉Linux开发环境。3、性能优化经验：能够熟练使用Nsight Compute、Nsight Systems等GPU性能分析工具，有实际的性能优化案例和成果，能独立定位和解决复杂的性能问题。4、算法基础：熟悉基础数学函数、线性代数、矩阵运算、数值计算等数学库相关算法，了解深度学习常见算子的计算方式。 职位要求 -
AI院-训练Infra工程师 北京、上海 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、负责大规模预训练框架的研发、优化和维护，根据业务需求持续改进训练框架和策略，提升模型训练效率2、分析和定位训练中的性能瓶颈，实施针对性优化措施，提升训练效率和稳定性3、跟进业界技术进展，不断同步与集成最新训练优化策略 职位要求 1、对自然语言处理、计算机视觉和多模态算法有深入理解，熟悉主流的 LLM 和 VLM 模型架构，有分布式训练经验2、精通 Python 编程语言，熟悉 PyTorch 深度学习框架和 Megatron 分布式训练框架3、有大规模预训练优化 / MoE 训练优化经验的优先考虑加分项：1、在ACM、NOI、IOI、超算比赛中有获奖经历者优先2、具有 cuda 算子优化/profiling 能力者优先 投递...
AI Infra系统研发工程师/专家 上海 社招 全职 数字技术 本科及以上 3-5 年 职位描述 1. 参与构建NIO公司级AI Infra，为智企、智舱、智能辅助驾驶等多个AI场景提供算力平台、引擎优化、AIOps等基础能力支持。2. 负责模型训练和推理端到端性能优化，包含分布式训练策略、分布式RL Tuning和AgenticRL、分布式推理策略、算子优化、显存优化、通信优化、训练和推理框架整体优化等。3. 负责AI平台设计和研发。4. 负责GPU和各类异构加速卡资源池化和任务调度、虚拟化等基础能力建设。5. 负责向量检索、图数据库等AI基础能力建设和性能优化。6. 探索智能汽车行业AI Infra的技术演进机会。 职位要求 1. 全日制本科学历，计算机相关专业，3年以上相关工作经验。2. 具有大规模分布式训练系统 / 推理系统 / AI平台 / 资源调度系统 / 向量检索系统 / 图数据库的设计、研发、优化经验。3. 精通 Python/Go/C++ 中至少一门编程语言，有良好的代码风格。4. 有CUDA、Triton、主流国产卡生态等算子开发经验者优先。5. 有汽车工业、智能辅助驾驶等相关领域软件系统开发经验者优先。6. 熟悉LLM/图像/多模态等模型算法者优先。
端到端模型infra专家/工程师 蔚来自动驾驶研发团队 上海、北京 社招 全职 数字技术 本科及以上 3-5 年 职位描述 职位描述：打造面向端到端模型量产的算法研发框架，包括但不限于：1.建设与维护基础的模型训练、推理框架，推进前沿高效的大模型infra工作落地2.制定规范、高效的数据、研发、发版流程，提升发版效率3.提升端到端模型的训练效率与业务使用效率，突破数据、算法、通信等层面的性能瓶颈4.与平台、端侧研发工程师合作，共同提升驾驶研发全链路的自动化水平 职位要求 职位要求:1.本科及以上学历，计算机 / 软件工程 / 人工智能等相关专业。2.3 年以上相关工作经验，优秀者可降低年限要求。3.良好的 Python / C++ 编程基础和工程规范。4.熟悉 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架的使用。5.对驾驶行业有浓厚兴趣。 投递...
Al infra推理优化研究员 上海 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位 ID：A144366 职位描述 1. 下一代超节点系统探索:研究面向万亿参数大模型推理的超节点架构设计，开展多芯片互联、异构算力协同、分布式推理调度、内存层级与 10 优化等关键技术攻关，构建高吞吐、低时延、高密部署的下一代推理超节点仿真原型与评测体系。2. 智能体驱动的算子生成研究:基于大模型与智能体技术，开展自动算子生成、算子融合、硬件感知代码生成与编译优化研究，构建自适应算子搜索与生产工具链，覆盖 GPU/NPU/ 国产AI 芯片，持续突破推理算子性能极限。3. Alinfra 全栈优化技术研究:从模型、编译、运行时、系统与硬件协同层面开展推理全栈优化，包括模型压缩/量化、计算图优化、分布式推理、推理引擎与调度器设计、端云协同推理等，形成可工程化的技术方案与标准。4. 研究与成果建设:跟踪国际顶会与产业前沿，独立设计研究路线、开展实验验证、发表高水平论文;参与技术标准制定、开源项目建设与产学研合作，推动研究成果转化为平台能力与业务竞争力。 职位要求 1. 基本条件:计算机、电子工程、自动化、人工智能等相关专业，硕士及以上学历;3-5 年及以上 Alinfra、推理优化、高性能计算或系统研发相关工作经验，优秀博士可放宽。2. 核心能力:具备独立研究与课题主导能力，能自主定义问题、设计方案、完成实验与成果交付;有顶会论文(MLSyS/OSDI/NeUrIPS/ICML/ASPLOS 等)、知名开源项目贡献者优先。3. 专业技能:a. 深入理解计算机体系结构、操作系统、分布式系统、编译原理与并行计算;b. 精通 C++/Python，熟悉 CUDA/Triton/MLIR/TVM/Torchinductor 等至少一种编译/算子栈;c. 熟悉
Company: Qualcomm China Job Area:Engineering Group, Engineering Group Software Engineering General Summary: We are seeking a strong software engineer to do NPU Infrastructure development. This role focuses on AI Infrastructure related feature and capability developement. The