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职位搜索/小红书/深度学习推理优化-异构计算方向
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小红书 (Xiaohongshu)

职位信息

北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

性能优化CUDA深度学习推理TensorRT异构计算ONNX RuntimeGPU/NPUAi Infra
💡

核心评价

技术硬核、前景广阔的大厂核心AI Infra岗,薪资竞争力强,但对WLB需降低预期。

深度学习推理优化-异构计算方向

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:29 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于深度学习模型推理性能优化的核心研发岗位
你将负责小红书搜广推、CV、NLP等业务模型的推理引擎架构设计与核心模块开发,并针对GPU/NPU等异构计算芯片进行极致性能优化,支撑前沿AI场景的规模化落地

✓工作职责

参与推理引擎的架构设计与核心模块的开发
持续优化推理基础设施:特征DSL编译引擎、服务化推理框架,实现性能提升
优化搜广推、长序列、多模态、MoE等深度学习模型的推理效率,将各场景的推理性能优化到极致
针对GPU/NPU等异构计算芯片,探索片内多部件并行流水线等前沿技术,构建业界影响力

⭐最低要求

计算机及相关专业本科以上学历,3年以上高性能系统或AI Infra研发经验
精通C/C++/CUDA/AscendC/TopsCC,具备扎实的系统底层能力(内存、并发、网络)
深入理解至少一种主流训练/推理框架(XDL、TFRA、DeepRec、TorchRec、DeepSpeed、veRL、Megatron等),对其执行模型与性能瓶颈有源码级洞察
熟悉TensorFlow Serving、TensorRT、OpenXLA、ONNX Runtime等推理后端,具备大模型量化、编译优化与线上 A/B 调优实战经验
有GPU/NPU集群建设与性能调优经验,熟练使用CUDA、cuDNN、TensorRT等工具,能够定位并解决分布式环境中的复杂性能瓶颈

👍优先资格

【加分项】
主导或核心参与过万卡级以上AI推理平台的架构设计、实现和升级
在TensorFlow、PyTorch、DeepSpeed等社区有持续代码贡献
或有高质量技术博客、GitHub Repo、顶会论文(OSDI、SOSP、MLSys、KDD、RecSys 等)
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