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美团机器学习引擎工程师(大模型推理/训练方向)

社招全职核心本地商业-业务研发平台地点:北京 | 上海状态:招聘

任职要求


1、计算机、自动化、电子信息或相关专业本科及以上学历;
2、熟悉C++/Python等编程语言,深入理解多线程编程、性能优化、分布式系统设计等核心技术;
3、对技术有强烈热情,具备持续学习能力和钻研精神,代码质量意识强,工作态度严谨;
4、具备良好的沟通协作能力和团队精神,有较强的主动性和求知欲。

具备以下条件优先
1、有深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等)开发经验者优先;
2、熟悉并行策略,如模型并行…
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工作职责


1、负责美团到家搜索/推荐/营销系统的大模型引擎引擎架构设计与开发,包括大规模模型训练框架、高性能推理引擎构建等核心工作;
2、主导面向多业务场景(外卖/闪购/医药/营销等)的大模型引擎架构设计,优化大模型推理性能,提升吞吐并控制成本;
3、跟踪并研究AI领域前沿技术发展,结合业务需求进行技术预研和落地实践。
包括英文材料
学历+
C+++
Python+
多线程+
分布式系统+
深度学习+
PyTorch+
还有更多 •••
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社招3年以上机器学习平台

【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队,负责调度公司所有模型训练与推理资源;基于自建的训推引擎,构建公司统一的机器学习平台,为公司所有算法同学(稀疏 & 稠密,含 LLM) 模型迭代提供端到端的一站式服务;包括 数据生产,模型训练,模型上线,特征管理,模型测试,资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路,离在线数据相关的开发工作,包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作;包括样本平台,特征平台,训练平台,推理平台等AI应用后台建设等; 3、研究分析业内AI平台产品,优化技术方案,改进产品功能,完善产品体验。

上海
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社招3年以上技术类-算法

我们是谁? 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商,高德地图日均服务数亿用户出行决策,每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎,持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页:https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们? 挑战世界级技术难题,追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责: 团队主要聚焦多模态大模型技术在端到端自动驾驶的应用,我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向即可: 1. 在端到端自动驾驶、多模态大模型的训练及调优、BEV感知、基于深度学习/强化学习的规划控制、RLHF、驾驶场景视频生成等领域具备丰富且有独创性的研究经历。 2. 探索多模态大模型在下游任务中的技术能力,包括但不限于图文对齐/识别、跨模态理解生成、多模态检索、VLM端到端自动驾驶、世界模型等。 3. 了解大模型模型的训练/微调/推理加速方法,包括但不限于模型结构调优、训练效率提升、高效低成本微调、Muti-token推理,模型部署加速等。 4. 参与自动驾驶系统中机器学习算法的研究、开发与优化,包括但不限于深度学习算法在端到端感知大模型、规控大模型、视觉语言大模型等方面的应用。 5. 负责收集、整理和分析自动驾驶相关的数据集,进行数据预处理和标注,以提高模型的准确性和泛化能力。 6. 设计和实现端到端自动驾驶模型的训练流程,包括选择合适的优化算法、调整超参数、评估模型性能等,确保模型在不同场景下的稳定性和可靠性。

更新于 2026-03-30北京
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社招AI技术

1.研发及优化大模型推理引擎、PD分离推理调度系统; 2.优化大模型推理性能,提升吞吐并控制成本; 3.优化大模型推理框架,提升框架易用性和可调试性。

更新于 2025-06-19深圳
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社招3-5年大模型

【训练推理框架研发】 大模型hi lab AI Infra团队专注于大语言模型领域的前沿技术研究和落地,提供高性能、高可靠、可扩展的机器学习系统、丰富的异构计算资源和极致的端到端的机器学习服务体验,为公司提供核心技术能力和服务。 1、负责机器学习框架的研究与开发,服务于公司各个产品; 2、高效部署,优化NLP/多模态大模型核心业务模型; 【轻量化】 机器学习系统团队需要将传统或者新型的轻量化算法和工程有机结合起来进行加速,提高大语言模型训练或者推理性能的同时,通过算法手段尽可能降低效果损失。候选人将在以下几个方向进行深入探索和落地: 1、量化方向:负责但不限于大语言模型的低精度训练(FP8)、推理(W8A8KV8等)、低精度优化器(量化梯度、优化器状态、参数等) 2、高性能模型结构:大语言模型Finetune或者其他阶段的LoRA系列(熟悉各种变种),训练阶段的MQA/GQA系列等 3、稀疏化方向:大语言模型剪枝、稀疏、蒸馏、Sparse Attention等 4、新型方向:Medusa、超长文本、Speculative Sampling等

更新于 2025-09-15北京|上海