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...
【27届校招】AI Infra 部署工程师 广州、北京、上海 正式 研发 - 算法 通用智能板块 职位描述 职位描述：设计、实现与维护自动驾驶软件系统框架，优化系统的性能、延时、稳定性与算法工程师合作，完成端到端大模型的转换与部署，以及模型的预处理/后处理等开发工作负责模型的KPI评测与对齐工作负责功能开发完成后的实车联调、测试及迭代优化等工作 职位要求 岗位要求：计算机、电子信息等相关专业的硕士或博士精通C++、Python，具有良好的代码书写规范和文档编写能力熟悉多线程编程，深入理解计算机体系结构和高性能计算有Linux系统性能优化经验，熟悉常用调试工具具备优秀的问题分析、沟通及协作能力 加分项：熟悉 CUDA 内核与 TensorRT有实际的深度学习模型部署、性能优化经验有自动驾驶或机器人行业相关经验 投递...
【27届校招】AI Infra 推理优化工程师 广州、北京、上海 正式 研发 - 算法 通用智能板块 职位描述 职位描述：我们正在寻找一名专注于模型推理与模型优化的机器学习工程师。你将从模型结构和算法层面出发，对大规模深度学习模型进行优化，使其能够高效部署在小鹏定制的 AI 加速器上。我们通过数据驱动的模型压缩与结构改造，在保证精度的前提下显著降低推理延迟和内存占用。从模型和算法层面对深度学习模型进行推理优化，支持其在小鹏定制 AI 加速器上的高效部署我们的使命是解决自动驾驶，具身职能这一世界级难题。你将与机器学习工程师、编译器工程师和研究科学家紧密合作，将前沿的大模型研究成果转化为可落地的工程方案。 职位要求 职位要求：CS/CE/EE硕士学位，或同等学历，行业经验精通 Python 和 PyTorch，具备良好的研究型和工程型代码能力。对大模型结构（如 Transformer 及其变体）有深入理解。对模型推理框架和工具（onnx，TensorRT, TRT-LLM等）有深入了解。扎实的深度学习基础和推理流程认知。具备模型优化经验，如量化、剪枝、稀疏化、蒸馏等。具备较强的自主学习和论文阅读能力，能够独立推动问题解决。对挑战性和不确定性问题有好奇心，责任感和执行力。 投递...
训练AI Infra系统优化工程师 上海 校招 正式 技术族 - 软件类 职位 ID：A46765 职位描述 1. 大规模分布式训练系统：在千卡级GPU/NPU集群上构建稳定、高效的分布式训练系统，支持VLA、WM等具身大模型的预训练与微调；2. 训练数据加载流水线：构建从存储到GPU/NPU显存的高吞吐数据流水线，实现高效的数据预取、采样与加载，消除训练过程中的I/O Stall；3. 训练稳定性保障：解决大规模训练中的故障恢复、Checkpoint 管理、梯度异常等问题，确保长时间训练任务的稳定运行。 职位要求 1.熟练掌握C/C++/Python/Go至少一种编程语言，具备CUDA/OpenCL/CANN优化经验； 2. 熟悉PyTorch 分布式训练机制(DDP/FSDP)，熟悉DeepSpeed或Megatron-LM等大规模训练框架的原理与使用；3. 熟悉并行策略：深入理解 多维并行(DP/TP/PP/EP/CP等)的实现原理与适用场景，能够根据模型特点设计最优并行策略；4. 具备性能分析与调优能力：熟练使用 PyTorch Profiler、NVIDIA Nsight 等工具进行性能分析，能够定位并解决计算、通信、I/O 瓶颈；5. 深刻理解典型预训练、持续训练、RL训练等算法原理以及在技术实现时软硬件系统层面挑战； 投递...
模型推理AI Infra开发工程师 上海 校招 正式 技术族 - 算法类 职位 ID：A125373 职位描述 1. 设计面向具身机器人本体亲和的轻量化、高性能推理框架，支持CNN、Transformer、Mamba、GNN等主流网络结构；2. 面向GPU/NPU的具身多模态算子开发与性能优化，实现内存复用、算子融合、数据排布优化、多流并行等通用加速策略;3.对模型推理过程进行时间、功耗、内存占用分析，定位瓶颈并设计软硬协同优化策略；4. 实现支持 PTQ/QAT 的量化工具链(INT8/INT4/FP8/MXFP8等浮点混合精度)；5. 跟进VLA、世界模型、空间智能等最新算法架构趋势，及时洞察捕捉低精度量化、AI KernelGen、投机推理等在具身本体上的模型高效推理适配技术; 职位要求 1. 熟练掌握C/C++/Python/Go至少一种编程语言，具备CUDA/OpenCL/CANN优化经验；2. 深入理解至少一种推理引擎架构(如tensorrt/vllm/sglang/ktransformer/llama-cpp)推理框架架构；3. 熟悉模型量化原理(KL 散度、MinMax、LSQ、AWQ、GPTQ等)及相关工具链；4. 熟悉常见典型算子实现与优化(卷积、矩阵乘、激活、LayerNorm、Softmax、flashattention等)；5. 熟悉MLIR、IREE、Triton、TileLang等至少一中AI编译框架； 投递...
具身智能算法工程师（预训练 Infra 方向）-觅蜂子公司 上海 校招 正式 技术族 - 算法类 职位 ID：A97791 职位描述 觅蜂科技（Maniformer）是全球领先的一站式物理AI数据服务平台，致力于打造具身智能数据的 “平台型供给” 基础设施，实现数据的体系化、标准化、规模化供给。1. 负责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. 深入理解 VLA、多模态大模型、世界模型、视频生成等前沿算法，基于算法特性设计框架层面的训练策略与优化方案。3. 设计并实现多模态数据加载体系，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. 设计并实现多种分布式并行策略（数据并行、模型并行、流水线并行、混合并行等），适配从百亿到千亿级参数模型的训练需求。5. 构建数据全生命周期闭环能力，包括数据版本管理、质量筛选、配比策略，打通从数据采集到模型训练的完整链路。6. 跟进预训练领域前沿进展，具备快速复现并工程化落地新算法的能力。 职位要求 1. 计算机、AI 等相关专业硕士及以上学历。2. 具备扎实的 Python/C++ 编程能力，熟悉 PyTorch 内部机制（分布式训练、自动微分、算子调度等）。3. 对多模态模型（VLM/VLA）、视频生成模型、世界模型等有深入理解，熟悉其训练范式、数据需求与常见优化技巧。4. 熟悉主流训练框架及分布式训练技术（DeepSpeed / Megatron / FSDP
具身智能算法工程师（后训练 Infra 方向）-觅蜂子公司 上海 校招 正式 技术族 - 算法类 职位 ID：A176440 职位描述 觅蜂科技（Maniformer）是全球领先的一站式物理AI数据服务平台，致力于打造具身智能数据的 “平台型供给” 基础设施，实现数据的体系化、标准化、规模化供给。1. 负责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. 深入理解强化学习、模仿学习、在线学习等后训练算法（PPO/SAC/DAgger/RLHF 等），基于算法特性设计高效的训练架构与数据流。3. 设计并实现云端多机多卡训练 + 边缘多机多本体 rollout 的分布式异步训练架构，支撑从单机到百台规模的扩展。4. 构建多种后训练算法的统一框架支撑，实现新算法低成本快速接入与验证。5. 负责云边通信体系设计（权重同步、数据回传、时延隐藏），保障大规模分布式训练的效率与稳定性。6. 跟进后训练领域前沿进展（π0.6 / RLT / flow matching RL 等），具备快速复现并工程化落地新算法的能力。 职位要求 1. 计算机、AI、机器人等相关专业硕士及以上学历。2. 具备扎实的
系统研发实习生—AI Infra（工单智能化方向） 上海 校招 实习 研发 - 后端开发 职位描述 加入 AI 基础设施团队，你将在导师指导下参与工单系统的迁移、建设与智能化升级，并逐步承担系统的日常研发和维护工作。1、工单迁移与数据治理： 参与历史工单及相关流程从旧系统向新系统迁移，完成数据清洗、字段映射、校验、回滚方案和迁移工具开发，保障数据完整性与业务连续性；2、工单系统建设： 参与工单系统前后端功能、流程引擎、权限、通知及数据看板等模块的开发、测试、上线和维护，持续改善稳定性与使用体验；3、工单智能化： 基于历史和新增工单，参与数据集构建、知识整理、模型评测，并探索小模型、RAG 或 Agent 在工单分类、摘要、分派、相似案例检索、解决方案推荐和自动跟进等场景的应用；4、工作流优化： 分析工单流转数据和实际处理过程，识别重复操作与效率瓶颈，将有效方案沉淀为可配置、可观测、可持续迭代的自动化工作流；5、系统长期负责： 在导师和团队支持下，逐步负责工单系统的需求对接、技术方案、开发交付、监控告警、问题排查和文档沉淀，建立对系统全生命周期的理解；6、跨团队协作： 与算法、调度、运维及其他基础设施团队协作，理解 AI Infra 场景中的资源与服务流程，推动实际需求落地。你将收获：1、完整参与工业级工单系统从数据迁移、功能建设到智能化升级的全过程，而不只是完成单一功能；2、在真实业务数据和场景中实践 LLM、小模型、RAG、Agent 与评测体系，理解 AI 能力如何可靠地进入生产工作流；3、提升 Go / Python / TypeScript 等工程能力，并积累微服务、数据库、数据治理、可观测性和系统稳定性经验；4、在导师指导下逐步建立系统 owner 意识，锻炼需求分析、方案设计、项目推进和跨团队协作能力。 职位要求 1、在读学生： 本科或硕士在读，计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业；能够稳定实习
端云协同 AI Infra 专家 / 工程师 上海 社招 全职 技术 - 基础架构 职位 ID：A41424 职位描述 1. 负责端云协同 AI 架构设计，明确云侧模型、私有化服务、边缘节点、端侧设备之间的职责边界、数据流、控制流和安全边界。2. 围绕面壁miniCPM等系列产品，面向运营商营业厅、客服坐席、现场运维、企业办公终端、边缘网关等场景，建设端云协同的数字员工能力。3. 与 Infra 团队协作，打通云侧模型服务、RAG、Workflow、权限审计、日志监控和端侧运行环境。4. 负责端侧资源约束下的性能优化，包括量化、KV Cache、批处理、缓存策略、网络降级、异构算力调度和功耗控制。5. 沉淀端云协同部署规范、设备适配清单、性能 benchmark、故障排查手册和行业交付模板。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机、电子信息、自动化、通信、人工智能等相关专业。2. 3 年以上端侧 AI、边缘计算、推理优化、嵌入式系统、客户端基础架构或云边端协同系统经验。3. 熟悉 C/C++、Python，了解端侧或边缘设备上的性能调优、资源管理和系统问题排查。4. 熟悉至少一种推理框架或部署工具，如 llama.cpp、ONNX Runtime、TensorRT、SGLang 等。5.
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...
Data Infra Tech Lead 北京、上海、苏州 全职 研发 - 高级技术职位 职位描述 1、负责自动驾驶 & 通用大模型双赛道的数据底层基建全链路架构设计与研发，搭建支撑 VLM 大模型、视频生成、自动驾驶世界模型、端到端智驾模型训练的高性能、高可扩展数据生产平台；2、打通图像、视频、激光雷达点云、多传感器时序数据全生命周期链路，构建行业领先的数据治理体系，用 AI 工程化能力反哺数据生产全流程，持续驱动模型迭代效率与数据质量上限。 职位要求 1、经验门槛：具备扎实的大规模分布式系统架构设计、底层数据平台基建开发经验，具备完整复杂系统从 0 到 1 架构搭建与迭代优化经验；2、编程能力：精通 Python，熟练掌握 Go/C++ 至少一门主力开发语言，具备优秀的工程化设计、代码架构与性能调优能力；3、大数据基建功底：深度精通分布式数据处理技术，拥有TB/PB 级海量多模态数据存储、计算、调度、流水线开发经验，熟悉湖仓一体、对象存储、分布式计算生态技术栈；4、大模型全流程认知：深度熟悉大模型训练全流程，完整了解预训练、SFT 微调、RLHF 对齐全链路，理解大模型训练对数据体系、数据质量、数据供给链路的核心诉求。加分项：1、具备自动驾驶领域数据基建经验优先，熟悉激光雷达点云、车载多传感器融合数据处理、智驾场景数据挖掘、自动驾驶世界模型 / 端到端大模型数据体系建设经验优先；2、有长视频数据处理、3D 数据基建、大规模预训练数据集构建经验优先。 投递...
AI Infra工程师 上海 正式 软件类 职位描述 1. 负责团队内 3D 视觉、视频生成、神经渲染等方向模型的训练与推理工程化落地，将算法原型转化为稳定、高效、可维护的生产级系统2. 参与大规模分布式训练与推理平台建设，优化数据处理、模型管理与评测流程，提升研发迭代效率3. 基于 C++/CUDA 进行核心算子与热点路径性能优化，针对大规模多模态场景做显存与吞吐优化4. 参与推理服务搭建与部署，包括模型导出、加速优化、批处理与并发调度，保障服务稳定性与可观测性5. 开发内部工程工具链，包括实验管理、性能评测、自动化测试与 CI/CD 集成，推动工程质量持续提升6. 与算法团队紧密协作，响应训练集群与线上服务的性能与稳定性问题 职位要求 1. 计算机、软件工程、电子信息、自动化等相关专业本科及以上学历，2025年9月至2026年8月毕业（或已毕业）2. 工程实现能力强，熟练掌握 C/C++、Python，代码风格良好，有完整项目或实习工程经验3. 熟悉 PyTorch 训练与推理流程，了解 Linux 开发环境、Git、Docker，有 GPU 集群使用经验4. 满足以下方向之一：有 CUDA/GPU 性能优化经验；有分布式训练或多机部署经验；有推理服务或高并发系统开发经验5. 对 AI 基础设施与工程化落地有强烈兴趣，沟通顺畅，结果导向，能与算法同学高效协作6. 加分项：有算子开发或深度学习框架扩展经验7.
数据Infra 后端开发工程师 深圳、上海、北京 全职 智能机器人板块 职位描述 1、负责机器人/具身智能场景下数据接入、解析、切分、清洗、质检、入湖、归档等数据管线能力建设，支撑多源异构数据稳定流转；2、设计并实现可扩展的数据处理 pipeline、算子编排、任务调度、运行监控和失败重试机制，提升数据生产链路的稳定性和效率；3、参与建设元数据管理、数据血缘、数据质量、数据版本管理等平台能力，支撑训练集、评测集和问题回溯流程；4、与算法、采集、运营、平台产品等团队协作，推动数据标准、处理规范和工程流程落地；5、参与数据平台服务化建设，包括接口设计、权限控制、资源调度、可观测性和 CI/CD 发布体系。 职位要求 1、计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实的数据结构、系统设计和工程实现能力；2、熟练掌握 Python、Go、Java、C++ 中至少一门语言，有复杂后端系统或数据平台开发经验；3、熟悉 Spark、Flink、Ray、Kafka、Airflow、Argo、DolphinScheduler 等批处理、流处理或任务编排框架中的一项或多项；4、熟悉对象存储、Parquet、Arrow、Iceberg、Paimon、Hive Metastore 等数据湖/湖仓相关技术者优先；5、有良好的工程质量意识，熟悉监控告警、日志追踪、故障排查、性能优化和稳定性建设；6、具备较强的跨团队沟通能力，能够从业务目标出发拆解平台能力并推动落地。加分项1、有机器人、自动驾驶、大模型、多模态数据平台相关经验；2、有数据质量、数据血缘、元数据平台、训练/评测数据集管理平台建设经验；3、有大规模视频、图像、传感器、日志、状态流等异构数据处理经验。 投递...
【27届校招】具身数据infra工程师 深圳、上海、北京 正式 研发 - 算法 智能机器人板块 职位描述 岗位职责负责机器人数据采集链路及数据平台相关系统研发，覆盖采集任务下发、设备接入、数据上传、处理、管理、查询和展示等环节。根据个人技术专长承担 Web 前端、数据可视化、后端服务、开放接口或业务流程开发，推动功能从需求分析到上线交付。参与多模态数据的接入与管理，支持视频、图像、传感器、状态流和日志等数据的解析、组织、检索及使用。参与元数据、标签、数据质量、数据集管理和数据版本等能力建设，提升数据的可管理性、可检索性和可追溯性。建设面向数据生产与运营的任务管理、状态监控、异常处理和数据看板，提升数据流转效率和使用体验。参与 AI Agent 与数据能力的结合，探索数据查询、智能分析、工具调用和工作流编排等应用。 职位要求 任职要求计算机相关专业本科及以上学历，具备3年及以上前端、后端、全栈或数据平台相关开发经验。熟练掌握 React、Vue、TypeScript 或 Go、Java、Python、Node.js 中至少一个技术方向，具备良好的工程实现能力。熟悉 SQL、数据库、对象存储及常见数据处理方式，理解数据接入、清洗、质量校验、检索和消费等基本流程。具备接口设计、任务处理、权限控制、异常恢复和问题排查经验，能够独立承担功能或模块交付。对数据产品和数据使用场景有一定理解，能够将数据管理、检索、质量或分析需求转化为系统能力。熟练使用 AI Coding Agent 等 Vibe Coding 工具辅助方案设计、编码、测试和调试，并能审查和验证生成代码。具备良好的业务理解、沟通协作和自主推进能力。 投递...
We are now looking for Senior Software Engineer of AV Infrastructure and MLOps team! NVIDIA is playing a significant role in AI and Autonomous Vehicles industry with its powerful GPU products, high-performance DRIVE platform and a
多模态训练加速研发工程师-infra 北京、上海、深圳、成都 社招 全职 技术 - 算法 职位 ID：A160794 职位描述 1. 负责大规模分布式训练和推理的基础架构设计、开发、优化，支持千卡以上级别大规模模型训练；2. 针对多模态数据特点，通过多样化的分布式并行策略和通信优化技术，支持长序列训练，有效解决多模态场景下的训练效率瓶颈，追求业界最领先的性能；3. 构建和维护海量多模态数据的流式处理管道，有效支撑多模态大模型在大规模预训练阶段的数据高速加载；4. 负责多模态推理引擎的功能开发和性能优化，包括吞吐率优化、latency时延优化和性能瓶颈排查； 职位要求 1. 熟练掌握Transformer系列模型架构原理，精通至少一种开源训练框架，如Megatron-LM、DeepSpeed、Colossal-AI等，有大模型分布式训练调优经验者优先；2. 精通GPU系统架构和内存原理，有丰富的CUDA编程经验，能进行全面的GPU Profiling分析；3. 熟悉至少一种开源Serving框架，如vLLM、SGlang 等；4. 有扎实的工程算法基础和极佳的工程实现能力，精通C/C++ 和 Python 开发，常用设计模式、算法及数据结构； 投递...
SummaryDo you want to help build some of the largest and most consequential enterprise and customer technology systems in the world? Join Apple’s Information Systems and Technology (IS&T) organization.IS&T is the engine behind everything Apple does
可观测平台研发工程师-2027届 北京、上海 校招 正式 研发 - 后端开发 职位描述 1. 参与 MiniMax 面向大模型训练、推理和 Agent 场景的新一代可观测平台建设。2. 参与指标、日志、Trace、事件等数据采集、存储、查询和分析链路开发。3. 建设硬件、网络、存储、训练作业、推理服务等多层信号的统一观测能力。4. 参与故障归因、异常检测、成本分析、链路回放等 AI Infra 可观测能力建设。 职位要求 1. 2027届本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业优先。2. 熟悉操作系统、网络、数据库或分布式系统基础，对复杂系统问题定位有兴趣。3. 熟悉 Prometheus、Grafana、OpenTelemetry、ClickHouse、ElasticSearch 等任一技术优先。4. 具备良好工程能力，熟悉 Go / Python / Java / C++ 中至少一种语言。5. 对大模型训练、推理服务、Agent 运行链路的可观测问题有兴趣，愿意建设复杂系统的问题定位基础设施。
模型推理系统工程师 上海 校招 正式 技术族 - 软件类 职位 ID：A223864 职位描述 1. 负责机器人端侧模型运行后端建设，支持 SLM、VLM、Omni、TTS 等模型的稳定推理。2. 参与模型导出、量化、推理引擎构建、版本管理和性能基线建设。3. 支持 Model Gateway 后端能力，包括 Infer、Stream、Cancel、Warmup、Health、Metrics 等接口。4. 完成 TensorRT、TensorRT-LLM、ONNX Runtime、vLLM、SGLang 等推理后端适配。5. 分析模型 TTFT、P95/P99、内存峰值、吞吐、显存占用和端到端时延。6. 负责模型运行日志、端云对齐、结构化输出稳定性验证。7. 与模型训练、交互系统和 Infra 团队协作，推动模型在机器人端侧 Demo 中稳定运行。 职位要求 * 熟悉 C++