算法开发岗(大模型高性能推理优化)-金种子(北京)

中移信息技术有限公司
面议
公开招聘岗位库校招不限

中移信息技术有限公司,正在招聘「算法开发岗(大模型高性能推理优化)-金种子(北京)」,工作地点 北京市,薪资 面议,学历 博士,经验 经验不限。该岗位来自公开招聘岗位库,金饭碗 已核验岗位状态为招聘中。发布时间:2026-09-16。

岗位名称
算法开发岗(大模型高性能推理优化)-金种子(北京)
招聘企业
中移信息技术有限公司
岗位薪资
面议
工作城市
北京市
学历要求
博士
工作经验
经验不限
招聘人数
若干
岗位类型
校招
岗位来源
公开招聘岗位库
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算法开发岗(大模型高性能推理优化)-金种子(北京) 的岗位职责是什么?

工作职责: 1、负责大模型高性能推理核心技术研究与优化,面向 Dense、MoE 等不同模型架构,围绕吞吐、时延、显存/内存利用率及资源效率开展系统性优化,持续提升大模型在线推理服务性能。 2、负责大模型推理框架优化,深入研究 vLLM、SGLang等主流推理框架,开展调度策略、并行策略、显存管理、模型加载、通信及计算优化,推动推理框架在 GPU、NPU 等异构算力平台上的高效适配与落地。 3、负责 KV Cache 体系及长上下文推理优化,研究 Prefix Cache、多级 KV Cache、HBM/DRAM 分层缓存、Cache-aware/Affinity Scheduling 等关键技术,提升长上下文及高前缀复用场景下的缓存命中率与推理效率。 4、负责大模型分布式推理架构研究,探索 Prefill-Decode 分离、TP/DP/EP 并行、MoE Expert Parallel、动态专家负载均衡等技术,针对大规模集群开展通信、负载均衡及资源调度优化。 5、建立大模型推理性能评测与优化体系,围绕 TTFT、TPOT、端到端时延、吞吐量、并发能力、缓存命中率及资源利用率等核心指标,构建标准化 Benchmark、性能 Profiling 与自动化调优能力。 6、跟踪大模型推理系统、Serving、分布式计算及软硬件协同优化领域前沿技术,推动创新方案在实际业务和大规模生产集群中的落地。 任职要求: 1、博士学历,计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业。 2、具备扎实的计算机体系结构、并行计算、深度学习及大模型基础,对 Transformer、MoE、Attention、KV Cache 及大模型推理过程有深入理解。 3、具备大模型推理系统研发或性能优化经验,熟悉 vLLM、SGLang、MindIE 等至少一种主流推理框架,对调度、显存管理、Continuous Batching、Prefix Cache、CUDA/NPU Graph 等关键机制有深入理解者优先。 4、熟悉大模型分布式推理技术,理解 Tensor Parallel、Data Parallel、Pipeline Parallel、Expert Parallel、Prefill-Decode 分离等并行与部署架构;具备 MoE 专家负载均衡、KV Cache 优化或大规模 Serving 系统实践经验者优先。 5、熟悉AI 加速硬件及其软件栈,具备昇腾 Ascend 等平台上的模型部署、性能分析或软硬件协同优化经验者优先。 6、熟练掌握 Python、C/C++ 等编程语言中的至少一种,熟悉 PyTorch;具备性能 Profiling、通信分析、算子优化、分布式系统或高性能计算相关开发经验。 7、具备较强的系统问题分析与技术攻坚能力,能够从模型、框架、通信、调度、缓存及硬件等多个层面定位性能瓶颈,并独立推动复杂优化方案从研究验证走向规模化生产落地;具有相关高水平论文、开源社区核心贡献或大型推理系统研发经验者优先。

应聘 算法开发岗(大模型高性能推理优化)-金种子(北京) 需要什么条件?

学历要求:博士;工作经验:经验不限。具体要求以企业岗位详情为准。

算法开发岗(大模型高性能推理优化)-金种子(北京) 的薪资待遇如何?

该岗位薪资为 面议。薪资信息由招聘企业提供 金饭碗。

这个岗位在哪里上班?

工作地点为北京市。具体办公地点以企业最终安排为准。

算法开发岗(大模型高性能推理优化)-金种子(北京) 还在招聘吗?

截至本页面最后更新,该岗位在公开招聘岗位库中显示为招聘中状态。

如何投递 算法开发岗(大模型高性能推理优化)-金种子(北京)?

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