AI infra研发工程师（推理系统）

岗位职责
负责大模型及 AI 芯片的高性能推理系统与编译栈建设，打通从深度学习算法到芯片硬件的极致加速通路：
1. 推理系统与框架演进：参与大模型推理引擎（如 vLLM / TensorRT-LLM / SGLang 或自研引擎）的核心组件研发，优化高并发、高吞吐场景下的请求调度与缓存管理（KV Cache）；
2. 计算图与编译优化：负责 AI 模型的计算图优化、算子融合（Operator Fusion）、内存复用及代码生成（Tiling/Lowering），释放硬件计算潜能；
3. 前沿技术工程落地：结合业务场景（大模型/多模态等），探索并落地投机解码、长上下文、PD 分离或模型量化压缩（FP8/INT8）等前沿优化技术；
4. 系统性能剖析与工具链：分析系统端到端瓶颈，完善性能分析（Profiling/Tracing）工具与验证体系，保障线上服务与底层工具链的高可用交付。

岗位要求
1. 计算机、人工智能、软件工程、电子通信等相关专业本科及以上学历；
2. 熟练掌握 C/C++ 或 Python，具备良好的系统编程素养与数据结构基础；
3. 理解主流深度学习模型的计算原理（如 Transformer、CNN 等），熟悉模型推理的基本计算流程与内存瓶颈；
4. 具备扎实的工程实现与性能分析能力，对软硬件协同优化有浓厚兴趣。
满足以下条件优先
1. 熟悉至少一种主流推理框架（如 vLLM、TensorRT-LLM、SGLang、Triton Server 等），对其底层调度、PagedAttention、PD 分离等机制有实践经验；
2. 熟悉 TVM、MLIR、TensorRT、Torch-Inductor、IREE、XLA 等深度学习编译器，有图优化 Pass、算子融合或 Tiling 优化实战经验；
3. 具备 GPU/NPU 异构加速实战经验，熟悉 CUDA/Triton 编程，或有 AWQ、GPTQ、SmoothQuant 等低比特量化（INT8/FP8/INT4）加速落地经验；
4. 有智能辅助驾驶、具身智能、音视频图像等领域的模型工程化落地与部署经验；
5. 在相关开源社区（如 vLLM、TensorRT-LLM、TVM 等）有代码贡献，或在体系结构、系统优化相关顶会发表过论文。