阿里云阿里云智能-深度学习推理系统研发专家-AI领域
任职要求
基本要求： - 计算机相关专业本科及以上学历，5年以上AI基础设施、系统软件或高性能计算相关工作经验； - 扎实的C++/Python编程能力，熟悉Linux开发环境，熟悉Pytorch等深度学习框架的使用，掌握各类CPU/GPU/网络性能分析工具的使用； - 深入理解现代GPU架构（如NVIDIA Hopper/Blackwell）及CUDA编程模型，具备高性能Kernel分析能力； - 熟悉主流大语言模型推理引擎（如vLLM/SGLang）的架构、实现原理、执行流程以及代码细节； - 对Transformer类语言模型结构、KV Cache机制、各类Attention计算机制等有深入理解； - 理解不同并行策略及相关高性能通信库（如NCCL、NVSHMEM、DeepEP）的适用场景、基本功能、实现原理和性能表现； - 能够结合工作负载特征和…
工作职责
作为推理系统与引擎的研发和优化专家，将主导或参与面向Qwen等模型的真实业务工作负载的端到端推理性能分析与优化工作，具体职责包括但不限于： - 针对重点模型实际业务场景下的推理部署方案进行不同层级的性能验证，对典型负载特征进行深入分析建模，支撑模型演进、推理架构选型与资源规划； - 根据任务负载特点，对模型不同并行策略（如TP/DP/EP/PP/CP）进行深入分析，并结合分布式部署架构（PD/AF分离等），实现和验证不同层面技术的协同优化方案，提升端到端性能； - 分析和验证不同后端高性能Kernel在不同模型和负载下的性能表现，根据具体需求对关键算子运用各类优化手段进行定制化加速，提升硬件利用率； - 关注和探索前沿快速解码技术方法以及其它推理优化和加速技术，结合实际场景进行验证，并在推理系统与各类优化方案无缝集成，提供极致的用户体验； - 与周边工程、模型、系统、产品团队紧密协作，将优化成果落地到生产环境，并持续跟踪线上性能表现。
作为推理系统与引擎的研发和优化专家，将主导或参与面向Qwen等模型的真实业务工作负载的端到端推理性能分析与优化工作，具体职责包括但不限于： - 针对重点模型实际业务场景下的推理部署方案进行不同层级的性能验证，对典型负载特征进行深入分析建模，支撑模型演进、推理架构选型与资源规划； - 根据任务负载特点，对模型不同并行策略（如TP/DP/EP/PP/CP）进行深入分析，并结合分布式部署架构（PD/AF分离等），实现和验证不同层面技术的协同优化方案，提升端到端性能； - 分析和验证不同后端高性能Kernel在不同模型和负载下的性能表现，根据具体需求对关键算子运用各类优化手段进行定制化加速，提升硬件利用率； - 关注和探索前沿快速解码技术方法以及其它推理优化和加速技术，结合实际场景进行验证，并在推理系统与各类优化方案无缝集成，提供极致的用户体验； - 与周边工程、模型、系统、产品团队紧密协作，将优化成果落地到生产环境，并持续跟踪线上性能表现。
● 为大语言模型和多模态模型设计和实现高效的分布式推理架构，支持多节点、多角色、多模型的异构复杂部署模式，以统一、可扩展的方式支持PD分离、多模态多模型分离等部署方式，以及灵活的配比、伸缩等能力。 ● 设计和实现智能的请求与模型调度能力，在高度动态的负载工况下以及多模态模型异构的子模型间做高效的调度，让分布式推理系统具备充分的动态性和适应能力，提升服务的整体效率和质量。 ● 对分布式和多模态推理引擎运行时进行深度优化，提升分布式推理的效率和稳定性：提升组件间协调的效率，降低请求延迟、提升服务吞吐；结合各类推理引擎层面优化以及量化等算法方法提升多模态模型推理效率，同时保证模型效果；提升系统在高并发下的鲁棒性，确保极端负载下的稳定性和性能；引入容错机制、自动恢复和监控报警系统，保证系统的高可用性。 ● 为分布式推理实现高效、通用的数据平面，以统一的方式支持各类数据传输（如PD分离中的KV cache、多模态推理中的中间结果）和存储（KV cache storage）等需求。 ● 持续关注并跟进业界技术发展，尤其是超长上下文、COT思维链、多模态融合等方向；积极尝试和探索新的推理优化方向，提出并验证创新性的解决方案。
作为通义万相的AI infra训推优化团队，你将有机会参与或负责以下工作内容： ● 对推理引擎的运行时环境进行深度优化，减少延迟，提高整体性能； ● 针对多种异构AI加速硬件，对核心算子进行极致性能优化，结合量化、蒸馏、cache等技术，降低视频推理成本； ● 开发智能的请求调度算法，确保高并发场景下的最优响应时间和吞吐量； ● 持续关注并跟进业界技术发展，积极尝试和探索新的推理优化方向，提出并验证创新性的解决方案。
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流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。