27届正式批-模型部署工程师

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是否提交成功以企业官网回执或申请记录为准。

工作职责

1. 负责LLM、三维重建、4DGS模型的训练的基础设施建设，优化多卡多机分布式训练效率与显存利用

2. 主导实时性优化：针对高实时4DGS渲染与重建管线，进行算子优化、CUDA加速、显存与延迟调优，达成实时帧率指标

3. 负责模型轻量化（剪枝、蒸馏、量化）与端侧/边缘部署（Jetson、RKNN、Ascend等），解决部署兼容性、实时性与稳定性问题

4. 参与LLM推理优化与serving架构建设，包括KV Cache优化、推理并行策略（Tensor Parallel/Pipeline Parallel）、动态batching、量化部署等，提升大模型服务吞吐与响应延迟

5. 对完整算法Pipeline做全链路性能profiling与调优，沉淀可复用的训练框架、推理引擎与工程规范

任职要求

1. 计算机科学、软件工程、电子信息等相关专业，硕士及以上学历

2. 精通C++与Python，扎实的数据结构与算法功底，熟练Linux开发环境

3. 熟悉PyTorch训练/推理全流程，了解分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）与混合精度

4. 熟悉CUDA并行编程，有推理加速（TensorRT/ONNX Runtime/Triton等）或模型量化部署经验；理解GPU硬件架构

先核对岗位要求与自己的经历，再准备档案、投递和面试。