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Token Foundry-模型训练/推理优化算法专家-万相Wan
Token Foundry-模型训练/推理优化算法专家-万相Wan
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Agi
Pytorch
多模态大模型
推理加速
模型训练
深度学习
算法优化
蒸馏算法
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿AGI技术攻坚、高薪高成长、研发强度高
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
5.5万
与算法优化工程师中位数基本持平
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 3860 个在招 · 其中算法优化工程师 约 140 个
市场机会
选择面较广
北京 · 算法优化工程师 · 约 360 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责万相Wan多模态生成大模型的底层训练与推理效率优化工作
核心职责包括研发CFG蒸馏、推理步数蒸馏等加速算法，探索Training-free推理加速策略（如缓存、量化、采样优化），并设计高效训练架构
岗位面向资深算法专家，要求具备顶尖科研背景与极强的工程落地能力
最低要求
计算机科学、人工智能、机器学习能等领域的博士/硕士毕业生，掌握机器学习和深度学习基础知识，熟悉常用视觉生成算法，熟悉Pytorch、Tensorflow等至少一种深度学习框架
极佳的工程实现能力，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门语言 ，ACM/ICPC、topcoder等编程比赛获奖者优先
良好的科研能力，有成果发表在CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、TPAMI等国际顶级会议、期刊者优先
对生成方向具有技术热情、良好的技术洞察力和优秀的业务分析能力，能应对复杂的业务算法需求
关注技术影响力，具有开源开放精神，对基础模型的前沿问题有持续热情，有追求，渴望做出有极大影响力的工作
具备跨学科视野与协作意识，能够与工程、产品等多学科团队紧密合作，推动研究成果快速落地并产生实际影响
工作职责
负责万相Wan多模态生成大模型研发，重点解决生成大模型的训练和推理效率问题
负责研发各种蒸馏加速算法，包括CFG蒸馏，推理步数蒸馏等
负责研发各种Training-free推理加速算法，不限于cache、量化、采样优化等策略
负责研发生成模型的高效训练架构，包括但不限于sparse/linear attention、时空独立建模、超分模块等策略
优先资格
ACM/ICPC、topcoder等编程比赛获奖者优先
有成果发表在CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、TPAMI等国际顶级会议、期刊者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触行业最前沿的AGI与多模态技术栈
- 平台资源雄厚，易产出高水平学术与工业界成果
- 技术成长路径清晰
- 需紧跟极速演进的大模型技术趋势
- 高强度研发节奏与严格的交付标准
缺点 / 挑战
- 算法落地与理论突破的双重压力
- 具备扎实科研背景与卓越工程能力的算法专家，热爱挑战技术边界并追求长期技术影响力
角色解读
- 向首席科学家或领域技术负责人发展
- 可横向拓展至多模态AGI核心架构设计
- 在业界形成高学术与技术影响力
- 聚焦多模态生成大模型的底层训练与推理效率优化
- 研发各类蒸馏与无训练推理加速算法
- 设计高效训练架构以支撑大规模模型迭代
- 扎实的机器学习与深度学习理论
- 精通C++/Python等高性能编程语言
- 具备顶会论文发表记录与前沿技术洞察力
申请策略
- 提前了解万相Wan的产品定位与技术路线
- 准备详细的技术方案阐述如何平衡创新性与工程可行性
- 突出顶会论文、核心算法贡献及高性能代码实现案例
- 量化模型训练/推理加速带来的性能提升指标
- 深入研读最新扩散模型与Transformer推理优化文献
- 强化CUDA/C++底层性能调优能力
面试指南
- 采用STAR法则结构化呈现项目背景、技术选型、难点攻克与最终收益
- 结合数学推导与实验数据验证算法有效性
- 强调工程落地与学术创新的结合
- 请分享你曾优化的某个大模型训练/推理加速的具体案例及瓶颈突破点
- 针对Training-free推理加速，你会如何设计缓存或量化策略？
- 如何评估稀疏注意力机制在长序列生成中的效果？
- 复习主流生成模型架构与加速技术原理
- 准备1-2个深度技术案例的详细拆解
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活55
使命价值88
薪资福利
85较高
阿里核心AI专家团队薪资竞争力强，通常包含高额现金与股票激励，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
92较高
岗位直接参与AGI前沿探索，技术栈极度前沿，内部培训与晋升通道明确，科研转化机会多。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、蒸馏算法、Training-free推理加速、PyTorch、C++
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
互联网大厂核心研发岗通常节奏较快，虽可能有弹性工时但整体工作强度较高，WLB一般。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
88较高
致力于通用人工智能（AGI）与世界模型研究，具有强烈的技术使命感与正向社会影响力预期。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号致力于建立世界级的技术影响力、实现通用人工智能（AGI）的重要技术路径之一
创新程度开拓性创新（行业首创）
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