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職位描述：
1. 引領大模型推理性能優(yōu)化：負責全球領先的大規(guī)模語言模型（LLM）推理性能優(yōu)化，挑戰(zhàn)世界級技術難題，顯著降低推理時延，提升吞吐量，并大幅降低推理成本，推動AI技術的邊界。
2. 深度參與前沿技術研發(fā)：探索并實現(xiàn)推理優(yōu)化技術，如FlashAttention、PageAttention、Continuous Batching、Speculative Decoding等，確保我們的推理引擎在全球范圍內保持技術領先地位。
3. 跨硬件平臺的極致優(yōu)化：針對不同硬件架構（如GPU、TPU等），設計并實現(xiàn)高效的推理加速方案，結合剪枝、量化、分布式推理等技術，最大化硬件利用率，提升系統(tǒng)整體性能。
4. 推動AI推理引擎的創(chuàng)新：深入理解并優(yōu)化主流推理引擎（如vLLM、sglang），結合CUDA/Cutlass等底層開發(fā)工具，打造高性能、低延遲的推理框架，為全球用戶提供極致的推理體驗。
職位要求：
1. 深厚的模型架構理解：熟悉Transformer、LLaMA、DeepSeek等主流大模型架構，能夠深入理解并優(yōu)化其推理過程。
2. 前沿推理技術掌握：精通LLM推理引擎（如vLLM、sglang），熟悉MLA、FlashAttention、PageAttention、Continuous Batching、Speculative Decoding等推理優(yōu)化技術，具備實際應用經驗。
3. 豐富的推理優(yōu)化經驗：具備AI模型推理優(yōu)化的實戰(zhàn)經驗，熟悉剪枝、量化、分布式推理等加速技術，能夠根據(jù)不同場景和硬件平臺進行針對性優(yōu)化。
4. 硬件與底層開發(fā)能力：熟悉GPU硬件架構，具備CUDA/Cutlass開發(fā)與優(yōu)化經驗，能夠深入底層進行性能調優(yōu)。
5. 全球視野與創(chuàng)新精神：具備強烈的技術好奇心與創(chuàng)新意識，愿意挑戰(zhàn)世界級難題，推動AI推理技術的全球突破。