Principal Software Engineer(distributed systems)的工作地点在哪里？

该职位工作地点位于北京市。工作形式为混合式弹性办公。

Principal Software Engineer(distributed systems)

🤖 AI 估测：¥60K-120K

发布时间：大约 1 个月前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个微软广告业务部门的高级软件工程师职位，专注于构建和优化大规模分布式推理平台

你将负责设计和开发一个高性能、低延迟的深度学习模型在线服务系统，以支持每天数十亿次的广告请求

作为资深技术领导者，你将推动下一代服务栈的架构、性能和可靠性，并与算法团队紧密合作，共同优化模型架构

✓工作职责

为广告设计和构建统一的推理平台，确保可扩展性、可靠性和效率

通过批处理、量化、调度、内存管理、运行时优化和其他性能改进来优化模型推理

为高吞吐量、低延迟的生产推理（包括适用的GPU加速路径）开发、优化和维护性能关键组件

与算法/模型团队合作，共同设计面向服务的模型架构和优化方案

分析和改进端到端系统性能：并发性、内存占用、吞吐量和延迟

跨团队提供高级技术领导力

提升工程最佳实践并影响长期技术战略

⭐最低要求

计算机科学或相关技术领域的学士学位，以及6年以上使用C、C++、C#、Java、JavaScript或Python等语言进行编码的技术工程经验，或同等经验

6年以上构建高性能、大规模分布式系统或机器学习基础设施的经验

构建和优化性能关键型生产系统的经验

在广告、搜索、推荐系统或其他大规模在线服务系统领域的工作经验

👍优先资格

计算机科学或相关技术领域的硕士学位，以及8年以上使用C、C++、C#、Java、JavaScript或Python等语言进行编码的技术工程经验，或计算机科学或相关技术领域的学士学位，以及12年以上使用C、C++、C#、Java、JavaScript或Python等语言进行编码的技术工程经验，或同等经验

具有GPU推理运行时的经验，如TensorRT、ONNX Runtime、Triton、TRT-LLM或vLLM

CUDA内核开发和GPU性能工程方面的专业知识

熟悉LLM/Transformer推理优化，包括：分片、张量/KV缓存并行、分页注意力、连续批处理、量化（FP8/AWQ）以及CPU-GPU混合编排

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核心评价

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