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职位搜索/快手/AIGC推理系统开发实习生
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快手 (Kwai)

职位信息

北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
实习/见习

标签

PyTorch高性能计算后端开发CUDA模型量化diffusion模型
💡

核心评价

前沿AIGC技术实习,技能成长价值极高,大厂平台背书,但需现场办公且WLB未知。

AIGC推理系统开发实习生

🤖 AI 估测:¥8K-15K

发布时间:20 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个面向AIGC(人工智能生成内容)领域的推理系统开发实习生岗位
你将参与构建下一代高性能推理引擎,负责模型推理优化、压缩加速以及服务化系统建设,让Stable Diffusion等前沿模型跑得更快、更稳、更省
这是一个深入底层技术、挑战性能极限的实践机会

✓工作职责

推理引擎开发与优化: 参与 Diffusion 模型推理引擎的核心模块开发,学习并实践 CUDA 编程、算子优化与内存管理
协助将最新的学术优化手段(如 Flash Attention、Fused Kernels)落地到生产环境,提升模型推理速度
模型压缩与加速:调研并实践模型压缩技术,包括 量化、蒸馏 和剪枝
参与将 FP16/BF16 模型转换为 INT8/FP8 格式,并在保证生成质量的前提下优化推理延迟
网关与服务化系统建设:参与 AIGC 网关系统的后端开发,设计高并发、低延迟的请求调度逻辑
协助构建模型服务化接口,解决大规模推理请求下的队列管理与资源调度问题

⭐最低要求

计算机科学、人工智能、数学或相关专业本科及以上学历
具备扎实的计算机基础知识,熟练掌握数据结构、算法、操作系统及计算机网络原理
熟练使用 Python 或 C++ 编程,代码风格良好,具备较强的 Debug 能力
熟悉 PyTorch 等深度学习框架,理解计算图、反向传播等基本原理
了解 Diffusion 模型(如 DDPM, Stable Diffusion, DiT 架构)的基本原理者优先

👍优先资格

加分项:
高性能计算: 了解 CUDA 编程,有 TensorRT、Triton Inference Server 或 cutlass 使用经验
模型优化: 有模型量化(GPTQ, AWQ)、蒸馏或 Attention 优化相关的项目或论文经验
系统开发: 熟悉 Golang,有高并发后端服务或微服务网关开发经验
开源贡献: 在 GitHub 上有高质量开源项目贡献,或复现过 Diffusion 相关论文
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