職位描述
職位描述：
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1. 專注于大模型推理優(yōu)化，參與高性能推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM等）的開發(fā)與優(yōu)化，提升大模型推理效率；
2. 參與研究和實現針對大模型推理的算子優(yōu)化、調度策略、內存管理等關鍵技術；
3. 參與探索并實現新的推理加速技術，如算子融合、并行計算、動態(tài)批處理等；
4. 參與推理框架的性能評估、瓶頸分析，并提出優(yōu)化方案；
任職資格：
職位要求：
1. 碩士及以上學歷，或具有領域內優(yōu)秀實踐的高年級本科生，計算機、人工智能、電子工程、應用數學等專業(yè)，具有優(yōu)秀的英文文獻閱讀能力；
2. 有扎實的算法和編程基礎，熟悉深度學習算法和模型，以及主流的深度學習框架，如Pytorch；
3. 熟練掌握常用的 Python 數據結構和算法，并能編寫高質量、可維護的代碼；
4. 熟悉大模型（如BERT、GPT系列、Transformer等）的原理和應用；
5. 本崗位為全職實習，到崗每周四天以上，持續(xù)3個月以上。
加分項：
1. 有過高性能推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM等）的開發(fā)或使用經驗；
2. 有大模型推理優(yōu)化相關項目經驗，熟悉推理加速技術（如算子融合、并行計算、動態(tài)批處理等）；
3. 有GPU編程（如CUDA）經驗，了解不同硬件平臺的計算特性；
4. 有計算機體系結構、并行計算、編譯優(yōu)化等相關領域經驗者優(yōu)先；
5. 在機器學習、深度學習、高性能計算相關領域頂會頂刊發(fā)表者或相關競賽獲獎者優(yōu)先。
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1. 專注于大模型推理優(yōu)化，參與高性能推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM等）的開發(fā)與優(yōu)化，提升大模型推理效率；
2. 參與研究和實現針對大模型推理的算子優(yōu)化、調度策略、內存管理等關鍵技術；
3. 參與探索并實現新的推理加速技術，如算子融合、并行計算、動態(tài)批處理等；
4. 參與推理框架的性能評估、瓶頸分析，并提出優(yōu)化方案；
任職資格：
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2. 有扎實的算法和編程基礎，熟悉深度學習算法和模型，以及主流的深度學習框架，如Pytorch；
3. 熟練掌握常用的 Python 數據結構和算法，并能編寫高質量、可維護的代碼；
4. 熟悉大模型（如BERT、GPT系列、Transformer等）的原理和應用；
5. 本崗位為全職實習，到崗每周四天以上，持續(xù)3個月以上。
加分項：
1. 有過高性能推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM等）的開發(fā)或使用經驗；
2. 有大模型推理優(yōu)化相關項目經驗，熟悉推理加速技術（如算子融合、并行計算、動態(tài)批處理等）；
3. 有GPU編程（如CUDA）經驗，了解不同硬件平臺的計算特性；
4. 有計算機體系結構、并行計算、編譯優(yōu)化等相關領域經驗者優(yōu)先；
5. 在機器學習、深度學習、高性能計算相關領域頂會頂刊發(fā)表者或相關競賽獲獎者優(yōu)先。
工作地點
浙江杭州濱江區(qū)阡陌路
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