大模型推理加速算法工程师

1、核心技术研发：负责大语言模型（LLM）在推理阶段的架构级优化与加速，解决长文本（Long Context）推理及高并发场景下的性能瓶颈。
2、前沿技术落地：探索并实现大模型推理领域的最新前沿加速技术，包括但不限于 KV Cache 压缩/量化、Context 压缩、Special Token 深度定制、Layer Skipping（层跳过）、推测解码（Speculative Decoding）等。
3、推理框架协同：深入底层计算架构，配合或优化主流大模型推理框架（如 vLLM, TensorRT-LLM, DeepSpeed-FastGen, LMDeploy 等），提升系统吞吐量（Throughput）并降低首字延迟（TTFT）。
4、软硬件协同设计：针对不同硬件平台（如 NVIDIA GPU、算力芯片等）进行极致的算力算子调优，优化内存带宽与显存占用。

1、教育背景：计算机、电子信息、自动化或数学等相关专业硕士及以上学历。
2、专业经验：2年以上 大模型（LLM/VLM）相关研发经验，其中至少 1 年深入聚焦于大模型推理加速或底层吞吐调优。
3、深度理解LLM架构：熟练掌握 Transformer 架构原理，对 Attention 机制、注意力矩阵计算以及内存访问瓶颈有深刻理解。
4、加速技术常识：深入研究过并实际落地过以下至少两项技术：
（1）显存与上下文优化：KV Cache Eviction/Quantization、PageAttention、长文本 Context 压缩/表征提取。
（2）架构与算子加速：Layer Skipping/Early Exiting 动态路由机制、Special Token 优化策略、FlashAttention/FlashDecoding 算子调优。
5、工程能力：精通 Python 和 C++/CUDA 编程，熟悉 PyTorch 框架，具备优秀的 Code Review 习惯。
6、框架经验：熟练使用或阅读过 vLLM、TensorRT-LLM 等至少一种开源推理框架的核心源码，有二次开发经验者优先。
加分项
在开源社区（如 vLLM, Hugging Face）有高质量 PR 贡献或维护知名加速开源项目者优先。
在 OSDI, SOSP, ASPLOS, ISCA, MLSys, NeurIPS, ICML 等系统或机器学习顶级会议发表过论文者优先。
拥有高性能计算（HPC）、并行计算（数据并行、张量并行、流水线并行）实际落地经验者优先。