快手【快Star-X】大模型推理/训练优化工程师
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机、电子、自动化等专业优先； 2、熟悉python/C++，熟悉linux使用，有扎实的算法与数据结构基础； 3、有较强的自驱力和学习力，有严谨的科研思维，沟通良好擅长与人合作； 4、了解AI infra 整体技术栈，有大模型相关训练或推理优化实战经验；有vLLM、TensorRT-LLM、MLC-LLM、Tensorflow、PyTorch等框架之一的实践经验。 加分项： …
工作职责
1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术，支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化；支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地； 2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务；相关编译优化功能开发，以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限； 3、参与支持日常的大模型推理服务部署，参与内部日常提效工具的研发。
【岗位职责】 1. 主导新一代训练与推理引擎的架构设计与核心模块开发，支撑搜广推业务在长序列建模、生成式推荐、Agent 等前沿场景的规模落地。 2. 与存储、数据平台深度协同，打造端到端 ML 数据 Pipeline：统一特征管理、秒级调试、版本追踪与一键上线，让数据科学家专注模型创新。 3. 持续优化训推基础设施：自研 Embedding 高速存储、特征 DSL 引擎、弹性调度与服务化推理框架，实现 10x 级性能提升。 4. 跟踪 LLM / Agent 最新进展，将其工程化落地到搜索、广告、推荐及智能体业务，定义行业新标准。
1、算法技术攻坚 深度参与 AI 客服和 x - copilot 业务的算法技术研发，聚焦于提升用户咨询交互体验。针对复杂业务场景，设计并实现高效算法，优化对话流程、意图识别及回复策略，大幅降低用户问题解决时长，提高用户满意度 2、前沿技术探索与落地 密切跟踪大模型前沿技术动态，深入研究如 GPT - 4O、DeepSeek等模型的新特性与应用方向。主动思考并分析这些技术与AI 客服和 x - copilot 业务场景的适配性，提出切实可行的落地方案 3、领域大模型的算法研发 主导垂直域大模型的训练工作，运用混合精度训练、模型压缩、知识蒸馏等技术，在保证模型性能的前提下，显著提升模型训练效率和推理速度，降低计算资源消耗
1、算法技术攻坚 深度参与 AI 客服和 x - copilot 业务的算法技术研发，聚焦于提升用户咨询交互体验。针对复杂业务场景，设计并实现高效算法，优化对话流程、意图识别及回复策略，大幅降低用户问题解决时长，提高用户满意度 2、前沿技术探索与落地 密切跟踪大模型前沿技术动态，深入研究如 GPT - 4O、DeepSeek等模型的新特性与应用方向。主动思考并分析这些技术与AI 客服和 x - copilot 业务场景的适配性，提出切实可行的落地方案 3、领域大模型的算法研发 主导垂直域大模型的训练工作，运用混合精度训练、模型压缩、知识蒸馏等技术，在保证模型性能的前提下，显著提升模型训练效率和推理速度，降低计算资源消耗
1、参与多模态模型、视频生成模型等大模型的分离式推理编排、异构算力匹配、全球化计算调度； 2、参与大规模异构算力集群的算力资源池化、弹性资源混部、潮汐资源调度； 3、基于HBO、强化学习等优化算法，持续优化工业级多模态视频生成、多模态内容理解系统的耗时体验与算力消耗。