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崗位職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)vLLM/SGLang/TensorRT等主流大模型推理框架的部署以及調(diào)優(yōu)，能分析定位性能瓶頸問題
2. 構(gòu)建基于大模型的端到端Benchmark，為模型性能評(píng)估提供科學(xué)、標(biāo)準(zhǔn)化的參照體系；
3. 持續(xù)跟蹤MoE架構(gòu)、FlashAttention-3、Speculative Decoding、GPU資源動(dòng)態(tài)調(diào)度與異構(gòu)計(jì)算加速等前沿技術(shù)，主導(dǎo)POC驗(yàn)證與生產(chǎn)環(huán)境適配
4. 與業(yè)務(wù)平臺(tái)密切合作，提供大模型能力
任職要求：
1. 具備前瞻性技術(shù)敏銳度與內(nèi)生驅(qū)動(dòng)力，能夠在LLM技術(shù)快速迭代背景下構(gòu)建體系化學(xué)習(xí)路徑，針對(duì)模型優(yōu)化瓶頸開展系統(tǒng)性技術(shù)攻堅(jiān)
2. 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、軟件工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)；
3. 精通Python，熟悉常用linux系統(tǒng)命令，熟練編寫B(tài)ash/Python自動(dòng)化運(yùn)維腳本；
4. 深入理解大模型架構(gòu)細(xì)節(jié)，熟悉PagedAttention、Dynamic Batching、MoE架構(gòu)、FlashAttention-3、DeepEP等推理加速原理
4. 熟練使用推理引擎（如SGLang、vLLM等），熟練大模型推理部署、優(yōu)化、微調(diào)流程，了解分布式KV Cache架構(gòu)，能夠針對(duì)不同階段開展測(cè)試工作；
5. 加分項(xiàng)：有大模型相關(guān)開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)經(jīng)歷。