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职位搜索/快手/资深游戏AI Infra工程师-【游戏事业部】
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快手 (Kwai)

职位信息

浙江省-杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

分布式计算AI基础设施模型优化大模型推理Pytorch/TensorflowGpu/CudaPython/Go/C++Tensorrt-Llm/Vllm
💡

核心评价

技术前沿、成长性极佳的AI基础设施核心岗,薪资竞争力强,但需接受现场办公及可能的高强度投入。

资深游戏AI Infra工程师-【游戏事业部】

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:16 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个面向资深工程师的AI基础设施岗位,你将负责设计和构建支撑快手游戏业务的AI平台,核心工作聚焦于AI工程化与效率优化
你需要通过软硬件协同,提升AI模型训练和推理的性能,并负责从云到端的大、小模型推理服务的开发、优化与部署

✓工作职责

负责AI平台架构设计和AI工程化技术实现
通过AI基础设施和软硬件协同优化来提升公司AI模型训练和推理的效率
负责云侧或端侧大模型和小模型推理服务开发、性能优化、上线部署等工作

⭐最低要求

5年以上相关开发经验,熟悉Go/C++/Python/Java等至少两门语言
有TensorFlow、Pytorch使用或者优化经验,有机器学习平台开发经验优先
了解GPU、CUDA、神经网络、RAG等技术,有大模型工程优化经验优先
对AI底层硬软件基础设施,AI工程化和大模型推理优化感兴趣
了解transformer的结构,了解模型训练、微调和推理的过程和原理

👍优先资格

有以下一项或多项技术能力者优先: 1) 有GPU、NPU、ARM、或其他AI芯片等平台上AI落地实践经验
2)熟悉并行计算和分布式计算技术,有 MPI、OpenMP、CUDA 等编程经验,或有PTX、汇编优化方法
3) 熟悉模型训练框架如Deepspeed、Megatron,pytorch等
4) 熟悉TensorRT-LLM、vLLM、sglang等任一推理框架,有实际操作经验
5) 熟悉多层次的软件优化经验,如模型剪枝/量化/压缩、分布式优化(PD分离)、存储优化、kv-cache优化、动态Batching、IO优化、算子/指令集优化等
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