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AI推理平台-AI 推理系统工程师(RSI 方向)-杭州

AI推理平台-AI 推理系统工程师(RSI 方向)-杭州

发布于 2 小时前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 3.0–6.0万 · AI 参考估算
中级经验
本科
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Sglang
Vllm
大模型推理
性能优化
系统设计

值不值得投

75综合评分

综合评分 75

前沿大模型技术、高薪潜力、高强度研发、重技术成长

从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估,方便横向比较。

薪资怎么样

4.5万

与AI算法中位数基本持平

发布情况

新岗位 · 今天发布

公司情况

这家公司招聘很活跃

约 4680 个在招 · 其中AI算法 24 个

市场机会

选择适中

杭州 · AI算法 · 21 个在招

职位详情

关于这个职位

负责构建和优化大模型推理系统(RSI方向),通过数据采集、分析与策略优化闭环,提升推理效率与任务效果

需结合模型与Agent特性,解决性能瓶颈并降低计算成本,推动实验方案在真实场景中落地

最低要求

计算机或相关专业本科及以上学历,具备扎实的编程能力,熟练使用 Python,掌握 C++、Go 等语言之一

具备大模型推理系统开发或优化经验,熟悉 vLLM、SGLang 等推理框架,理解请求调度、Batching、KV Cache 等基本机制
理解大模型与 Agent 的基本工作流程,能够结合运行数据和任务结果,定位效果或性能问题,并提出可验证的优化方案
具备实验设计和评测能力,能够搭建自动化实验与反馈流程,评估优化对任务成功率、时延、吞吐和成本的影响
能够独立推进模块开发与问题排查,与算法、基础设施团队协作完成方案落地

工作职责

参与构建运行数据采集、问题分析、策略优化和效果验证的闭环,让系统能够基于实际运行反馈持续改进

结合模型与 Agent 的执行特点,优化推理效率、任务效果和计算成本
推动实验方案在真实场景中落地

优先资格

有自动调优、Agent 反馈闭环、推理策略优化或强化学习相关经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 适合对系统底层优化有浓厚兴趣,具备扎实工程能力和算法思维的中级以上技术人员

缺点 / 挑战

  • 接触业界最前沿的大模型推理技术与 Agent 应用,技术挑战性强,成长空间大
  • 需要处理复杂的系统性能瓶颈,对底层机制理解要求极高,工作压力较大

角色解读

  • 可向 AI 基础设施专家、系统架构师方向发展,或深入探索 Agent 系统与强化学习结合的前沿领域
  • 负责大模型推理系统的架构设计与性能优化,确保高并发下的低延迟与高吞吐
  • 精通 Python/C++/Go 编程语言,深入理解 vLLM/SGLang 等主流推理框架原理

申请策略

  • 准备关于如何平衡推理速度与成本的案例,体现系统性思维
  • 突出在大模型推理框架(如 vLLM)上的二次开发或优化经验,展示具体的性能提升数据
  • 深入学习 KV Cache 管理、动态 Batching 等核心技术细节,了解 Agent 执行链路

面试指南

  • 采用 STAR 法则描述项目经历,重点阐述遇到的问题、采用的技术手段(如 profiling 工具使用)、以及最终的性能量化结果
  • 请解释 vLLM 中 PagedAttention 的原理及其优势
  • 如何设计一个高效的动态 Batching 策略?
  • 在 Agent 场景下,推理系统的延迟和吞吐量面临哪些特殊挑战?
  • 如何定位并解决推理服务中的长尾延迟问题?
  • 复习操作系统网络编程知识,梳理大模型推理全流程,准备至少一个深度优化的实战案例

职位点评

薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利

85较高

作为上市巨头企业的核心研发岗,提供具有竞争力的薪酬福利和稳定的职业平台,满足度高。

薪资信号偏高 (3.0千–6.0万/月)

成长发展

90较高

岗位聚焦大模型推理与 Agent 前沿技术,技术栈领先,能提供极高的技能成长空间和行业视野。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈vLLM、SGLang、Agent、KV Cache、Batching
业务类型profit_center

工作生活

40较低

互联网大厂核心研发岗通常工作强度较大,JD未提及弹性或远程,推测为高强度现场办公模式。

工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词

使命价值

70中等

推动 AI 技术在真实场景落地,提升智能系统效率,具有一定的行业影响力和社会价值。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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