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小影科技

大模型推理加速算法工程师

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岗位描述

岗位职责
让每一次 AI 推理,都跑得更快。

岗位介绍
大模型越来越大,但用户不会因为模型变大而愿意等待更久。你的任务,就是让大模型跑得更快。
你将参与视觉大模型、视频生成大模型、多模态大模型的推理优化,研究 Attention / Transformer 推理优化、KV Cache、Flash Attention、量化、CUDA Kernel、多 GPU 并行以及 Diffusion / Video Generation 推理加速。

你将负责
1. 研究大模型及视频生成模型的推理性能瓶颈;
2. 分析 GPU Kernel、显存、计算和通信开销;
3. 进行 CUDA Kernel、算子及模型结构优化;
4. 探索 FP16 / BF16 / FP8 / INT8 等低精度推理方案;
5. 研究模型量化、缓存、并行计算等技术;
6. 优化多 GPU / 多节点推理架构并建立性能 Benchmark。

岗位要求
我们希望你
1. 计算机、人工智能、软件工程、电子信息、自动化、数学等相关专业;
2. 具备扎实的数据结构、算法和计算机体系结构基础;
3. 熟悉 Python / C++,了解 PyTorch 等深度学习框架;
4. 对 GPU、CUDA、并行计算有兴趣。

加分项
1. 使用过 CUDA / Triton / TensorRT;
2. 了解 FlashAttention、Paged Attention、KV Cache;
3. 了解 vLLM / SGLang / DeepSpeed 等;
4. 有模型量化、推理优化、算子优化、GPU 编程或并行计算项目经验;
5. 对 NVIDIA GPU 架构有研究。

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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