招聘城市：上海
岗位职责：
1.GPU机型性能评估： 主导不同GPU芯片（含国产芯片及英伟达等国外AI芯片）的性能对比与适配评估，深入理解芯片架构并搭建配套的基准评估工具链；
2.训推框架开发与优化：基于云平台和业界常见训推框架，开发加速方案，满足公有云客户对性能的极致需求；
3.支持主流GPU和异构AI芯片，优化大模型推理性能，打造极致性能成本优势；
4.应用优化：参与重点项目POC和现网问题保障，分析性能瓶颈，快速定位和解决重点问题；
5.前沿技术探索：跟踪学术动态，将最新研究成果转化为框架功能，提升产品竞争力。
岗位要求：
1.熟悉主流的大模型推理框架及其加速技术，如vLLM、SGlang、TensorRT-LLM等，熟练分析单机及分布式…
招聘城市：深圳
…4.参与训推分离、partial rollout、agent场景开发和优化。
岗位要求：
1.熟悉PyTorch、Megatron等框架，掌握3D并行、ZeRO机制、Flash-Attn等的原理、使用场景、优劣势以及可优化方向；
2.熟悉使用主流推理框架，如vLLM、SGLang，掌握kvcache、量化、投机采样、算子优化等推理优化方法；
3.熟悉常见RL训练算法，如DPO、GRPO、PPO等，理解不同算法的差别和使用场景；
4.熟悉Ray框架，有Ray框架优化经验者优先；
5.熟练掌握CUDA性能优化手段，有算子编写优化项目经验者优先；
6.对大模型、强化学习前沿技术比较敏锐者优先；
7.有实际大模型RL训练，性能和效果优化经验的优先；
8.良好的沟通能力、解决问题能力。
岗位介绍：
在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳…
招聘城市：深圳
…插件及CRD的开发，推动大规模训推技术的实际落地；
4.积极探索混合云、虚拟化、ARM异构计算等前沿方向，不断推动。
岗位要求：
1.熟练掌握Go/Python/C++至少一门编程语言，精通数据结构和算法，具备扎实的编程基础和问题解决能力；
2.熟悉Kubernetes核心组件（调度器/网络/存储）、容器运行时及CRD开发，具备丰富的大规模集群调优经验，能够有效应对复杂环境下的调度需求；
3.具备OpenMP/MPI/RDMA高性能计算开发经验，熟悉并行计算原理及优化技巧，能够提升大规模训练任务的执行效率；
4.熟悉主流AI框架（Pytorch/TensorFlow等）及训练加速技术（算子优化/显存管理），能够针对AI任务进行深度优化。
岗位介绍：
在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳…
招聘城市：深圳
…算法工程师，推动深度学习相关算法的落地，打造高吞吐、低延时的推理系统；
2.优化大模型推理性能，提升吞吐并控制成本；
3.优化大模型推理框架，提升框架易用性和可调试性。
岗位要求：
1.熟练掌握 C/C++、Python语言，有计算机体系结构背景或软件开发背景，熟悉系统性能调优的方式；
2.具备基础的GPU编程能力，包括但不限于Cuda、OpenCL，熟悉至少一种GPU加速库，如cublas、cudnn、cutlass等；
3.具备Tensorrt/FasterTransformer/Tensorrt-llm/vllm/sglang等推理引擎的使用和性能优化经验；
4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，具备训推模型调试、调优实操经验优先；
5.熟悉CPU/GPU异构加速瓶颈分析方法，有服务器端 AI 芯片、GPU加速经验…
招聘城市：北京
…大规模训推技术的实际落地；
4.积极探索混合云、虚拟化、ARM异构计算等前沿方向，不断推动技术与平台能力的升级和创新。
岗位要求：
1.熟练掌握Go/Python/C++至少一门编程语言，精通数据结构和算法，具备扎实的编程基础和问题解决能力；
2.熟悉Kubernetes核心组件（调度器/网络/存储）、容器运行时及CRD开发，具备丰富的大规模集群调优经验，能够有效应对复杂环境下的调度需求；
3.具备OpenMP/MPI/RDMA高性能计算开发经验，熟悉并行计算原理及优化技巧，能够提升大规模训练任务的执行效率；
4.熟悉主流AI框架（Pytorch/TensorFlow等）及训练加速技术（算子优化/显存管理），能够针对AI任务进行深度优化。
岗位介绍：
在腾讯，后台开发工程师不仅是…
招聘城市：北京
…大规模训推技术的实际落地；
4.积极探索混合云、虚拟化、ARM异构计算等前沿方向，不断推动技术与平台能力的升级和创新。
岗位要求：
1.熟练掌握Go/Python/C++至少一门编程语言，精通数据结构和算法，具备扎实的编程基础和问题解决能力；
2.熟悉Kubernetes核心组件（调度器/网络/存储）、容器运行时及CRD开发，具备丰富的大规模集群调优经验，能够有效应对复杂环境下的调度需求；
3.具备OpenMP/MPI/RDMA高性能计算开发经验，熟悉并行计算原理及优化技巧，能够提升大规模训练任务的执行效率；
4.熟悉主流AI框架（Pytorch/TensorFlow等）及训练加速技术（算子优化/显存管理），能够针对AI任务进行深度优化。
岗位介绍：
在腾讯，后台开发工程师不仅是…
招聘城市：深圳
…点，优化数据流转全链路吞吐量，支撑超大规模模型高效训练；
3.基于 Kubernetes、Docker 等云原生技术栈，主导高可用调度框架的架构设计与核心模块开发，深度适配分布式训练框架（如 Megatron-LM、DeepSpeed）需求，实现任务智能编排、自动化容灾与混合部署能力；深入 K8s 调度器源码级优化、CSI 插件定制开发及 CRD 扩展设计，推动大规模训推一体化技术落地；
4.牵头探索混合云资源池化、虚拟化技术（如 KVM / 容器虚拟化）、ARM 异构计算等前沿方向的技术验证与方案落地，制定技术演进路线图，持续推动计算资源调度平台的能力升级与技术创新；
5.沉淀大规模集群调度最佳实践与技术方法论，主导跨团队技术协作（如框架、硬件、网络团队），解决…
招聘城市：深圳
…熟悉深度学习模型从训练到推理的全链路转化逻辑，具备大模型训推一体化问题定位（如精度漂移、性能衰减）与优化经验者优先；
5.精通 CPU/GPU 异构计算架构下数据传输瓶颈（PCIe 带宽、内存墙、缓存利用率）分析方法；具备服务器端 AI 芯片（如 NVIDIA H100/A100、昇腾 910）推理性能调优经验，熟悉硬件特性与软件适配策略者优先；
6.精通分布式推理核心技术（张量并行、流水线并行、ZeRO 优化、动态负载均衡），熟悉分布式通信框架（NCCL、MPI）底层原理；主导过千亿级以上参数大模型分布式推理系统部署、性能调优与稳定性保障，具备超大模型推理成本优化实践经验者优先。
岗位介绍：
在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决…
招聘城市：北京
…研核心业务支持：参与腾讯内部核心业务相关训推框架的交付与迭代。
岗位要求：
1.熟悉主流的大模型推理框架及其加速技术，如vLLM、SGlang、TensorRT-LLM等，熟练分析单机及分布式情况下的性能热点和优化手段；
2.熟悉主流的训练框架和分布式框架，包括Megatron-LM、DeepSpeed、verL、LLama-factory等，熟悉常见的分布式并行策略，了解显存、通信与计算相关性能瓶颈和优化手段；
3.熟悉自动驾驶相关算法者优先，例如BEVformer、MapTRV2、SparseDrive、FlashOCC、Pointpillars等，熟练分析自驾场景的性能瓶颈和优化方案；
4.熟悉CUDA编程、高性能计算优化（如算子融合、通信优化）者优先；
5.熟悉NCCL、MPI等集合通信算法者优先；
6.工程经验上具备大型项目架构设计能力，能独立解决性能…
招聘城市：上海
…搜索相关策略迭代与优化，包含但不限于query理解、planning、RAG及推理增强优化、相关性、知识库建立及LLM生成策略 等核心模块
2. 基于开源LLM的多领域CPT、SFT、RL
工作要求:
【任职要求】
1. 熟悉自然语言处理，大模型，知识图谱等多个算法领域有扎实的理论基础和丰富的研发经验
2. 熟练使用一种LLM训练推理框架如verl、ms-swift、llama-factory、vLLM、SGLang等, 并熟悉训推相关的主要技术原理
3. 熟悉 spark 、 hadoop 、 hive、faiss 等大数据处理技术, 了解分布式训练、模型压缩和推理加速相关技术
4. 有搜索算法经验/AI应用优化经验/有知名竞赛获奖经历/主导过有影响力的开源项目/有顶会一作发表论文经验者优先考虑
投递简历
招聘城市：北京
…小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！
工作职责：
1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率…
招聘城市：北京，上海，杭州
…在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。
2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。
3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。
任职要求：
任职资格：
1、熟悉云原生生态及工具，如Kubernetes、Kubeflow、Volcano等，有GPU虚拟化、GPU集群调度、故障容错、高速存储/网络等经验优先；
2、了解大模型基本概念及训推生命周期，如预训练、微调、对齐、推理、部署等基本概念及流程，能够支撑大模型平台构建…
招聘城市：深圳
…全 GPU 训推链路以及基于 UV（User View）的高效样本训练模式等。
加入我们，你将主导这场技术变革，通过极致的算法和工程 Co-Design，大幅提升模型算法迭代效率，最终直接驱动公司营销业务核心 GMV 的增长。
1. 模型 Scaling Up：针对推荐大模型（超大参数量、超长序列特征等），设计并实现序列和非序列特征统一建模新范式。
2. 新一代架构演进：深度参与广告推荐系统核心 AI 基础设施（AI Infra）的设计与研发，推动从传统架构向基于原生 PyTorch 的新一代推荐训练/推理框架平滑升级。
3. 算法与工程 Co-Design：与底层 AI Infra 团队深度协同，深刻理解底层全 GPU 分布式训练（数据并行/模型并行/流水线并行）的特性，通过“算法适配算力”与“算力支撑算法…
招聘城市：深圳
…全 GPU 训推链路以及基于 UV（User View）的高效样本训练模式等。
加入我们，你将主导这场技术变革，通过极致的算法和工程 Co-Design，大幅提升模型算法迭代效率，最终直接驱动公司营销业务核心 GMV 的增长。
1. 模型 Scaling Up：针对推荐大模型（超大参数量、超长序列特征等），设计并实现序列和非序列特征统一建模新范式。
2. 新一代架构演进：深度参与广告推荐系统核心 AI 基础设施（AI Infra）的设计与研发，推动从传统架构向基于原生 PyTorch 的新一代推荐训练/推理框架平滑升级。
3. 算法与工程 Co-Design：与底层 AI Infra 团队深度协同，深刻理解底层全 GPU 分布式训练（数据并行/模型并行/流水线并行）的特性，通过“算法适配算力”与“算力支撑算法…
招聘城市：北京，上海
…大模型高效架构设计探索（高效Attention，MoE架构等），预/后训练调优策略，投机推理策略，模型轻量化（剪枝，量化，稀疏，蒸馏，结构搜索等） ，Agentic优化策略和应用等等方向。
需要在上述方向做出创新性算法工程产出，并在公司业务场景中落地应用，创造业务价值。
任职要求：
计算机及其他相关专业，硕博优先。
熟悉一些常用的深度学习框架和大规模训推框架（比如megatron，verl，vllm，sglang等等），在大模型上有训练和推理算法工程优化的经验的优先。
熟悉机器学习和深度学习理论，具备扎实的编程能力，熟悉常见的主流大模型架构的优先。
有顶会论文发表，特别是模型架构优化相关的算法或工程论文优先。
具备良好的团队合作精神和沟通能力…
招聘城市：全国省会城
…5、良好的英文阅读、方案撰写、沟通能力和抗压能力。1岗位名称2：AI算法工程师2岗位职责【AI大模型方向】1、跟踪并实现LLM、多模态、MoE等前沿算法，优化模型架构与训练方法，探索Agentic AI等新技术；2、负责大模型（预训练、微调、RLHF）及高性能推理系统的全链路研发，包括分布式训推框架优化（DeepSpeed/Megatron/vLLM/SGLang）、高性能算子库开发及KV Cache等内存架构创新；3、设计万卡级智算集群架构，优化异构算力调度、高性能网络（RDMA）及分布式存储，提升算力利用率和训推效率；4、负责智算基础网络技术的研究与实现，研发大规模智算网络拓扑的管控机制、性能调优算法、智能运维框架…
招聘城市：北京，上海，杭州
岗位职责：
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！
1、负责大模型平台的架构设计和核心功能研发，构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系；
2、负责构建面向大模型全流程的DevOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务…
招聘城市：北京，上海
岗位职责：
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！
DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品，通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为…
招聘城市：北京，上海
岗位职责：
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！
工作职责：
1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架；
2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设；
3、通过并行计算优化、分布式…
招聘城市：上海，北京
岗位职责：
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！
1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline；
2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态…
