搜狐【2026】AI Infra系统研发工程师
任职要求
●具备扎实的计算机科学基础，熟悉数据结构、算法和计算机网络。 ●熟练掌握至少一门后端编程语言，并有相关的项目实践经验。 ●熟悉主流的Web框架、数据库、缓存等后端技术，并具备系统设计能力。 ●对AI技术有浓厚兴趣，有AI相关基础设施的实践经验者优先，如：向量数据库、模型服务化、LLM网关等。 ●具备出色的动手能力和解决实际问题的能力，能快速学习并应用新技术。 团队介绍： MINT Lab 是一个聚焦于“AI+媒体”领域的创新媒体团队。我们以工具为入口，探索媒体内容表达与体验的新方式；以研究为支点，生成有关媒体内容评估与生成逻辑的思考。我们关注和探索如何在 AI 时代保持媒体的活力与创造力，让 “AI+媒体”内容有价值、有深度、有感知力。
工作职责
作为团队的工程核心，你将以后端系统研发为基础，同时负责构建和扩展支撑AI应用的研发工具链和基础设施，为业务创新提供稳定、高效的工程能力。 ●负责AI应用的后端系统设计、开发与维护，保障服务的高可用性、可扩展性和安全性。 ●负责AI研发全流程中的关键平台工具的设计与开发，包括但不限于：媒体内容数据平台、存储系统等 ●构建和维护核心的AI基础服务，如统一模型服务网关、向量数据库与检索引擎，为上层AI应用提供基础能力。 ●与算法、全栈及产品团队紧密协作，深入理解研发流程中的痛点，持续优化基础设施与工具链，赋能团队进行更前沿的AI探索。
base地 北京/上海/广州/深圳 1.进行数据闭环，分布式模型训练框架和管理系统的软件研发； 2.基于云原生和 Kubernetes 生态系统，打造高可用和高稳定性的复杂业务系统； 3.负责训练框架前沿技术的探索和研究，负责分布式训练架构体系的演进； 4.打造自动驾驶领域的数据闭环系统，自动驾驶大规模离线仿真技术等高水平大模型基础软件。
工作地点：[上海/广州] 寻找对计算机底层系统以及 AI Infra 相关技术充满热情的同学 职位概述: 负责 GPU 训练集群的资源管理与调度，保证 GPU 资源的高效使用提升分布式训练任务的稳定性，包括开发鲁棒的训练框架以及方便易用的可视化工具等提升分布式训练任务的训练效率，系统性地解决 IO/通信/运算等方向的性能问题负责对接训练平台在自动驾驶数据流中的上下游，具体包括提升数据预处理的效率，提供用户友好的模型管理工具等
The NVIDIA ASIC/SoC team is seeking a CAD/Infra Engineer with a passion for optimizing design, verification, and architecture processes. This position will focus on developing innovative automation and intelligent tools to standardize team workflows and improve overall efficiency and quality. The ideal candidate will possess web development experience, strong programming skills, and excellent communication skills. Candidates with a background in AI application development or fundamental ASIC knowledge will be preferred. What you’ll be doing: • Gain a deep understanding of NVIDIA's design, verification, and architecture development environments, execution processes, and decision-making methodologies. • Collaborate with IP design, verification, and architecture engineers to identify existing process bottlenecks and explore infrastructure improvement solutions; clarify requirements and select appropriate methodologies for developing infrastructure processes and tools. • Participate in the implementation of ASIC/SoC architecture partitioning strategies for multiple NVIDIA chips. • Responsible for the establishment and management of the hardware development environment (Tree). • Maintain and develop automated and intelligent infrastructure processes and tools, including GUI-based web systems and other graphical applications, as well as AI-based/automated regression and analysis processes, to provide an efficient development environment for design, verification, and architecture. • Research leading design and verification tool flows within NVIDIA and the industry, and develop new applications based on these flows to address new challenges facing the team.
作为团队的项目推动者，你将负责定义AI在媒体领域的创新应用，探索和定义AI时代下内容产品的未来形态。 ● 深入AI赛道的技术脉搏与应用进展，追踪前沿趋势，通过深度的行业、竞品与用户研究，形成有价值的洞察，为团队的技术和产品方向提供决策依据。 ● 深入理解专业用户的核心需求与痛点，负责挖掘AI技术在媒体场景下的应用机会，并清晰定义出产品形态与所需的核心AI模型能力。 ● 快速将产品猜想和战略构思转化为可验证的最小原型（Prototype）或实验方案，乐于动手验证想法，通过数据和反馈进行快速迭代。 ● 与研究员、工程师和设计师紧密协作，灵活补位，协助团队完成战略规划和业务执行中的其他关键任务，确保项目目标的顺利实现