大模型推理优化工程师（上海/深圳）

1.背景：我们正在寻找专注于大模型推理优化的工程师，负责游戏业务中线上大模型服务的性能优化。您将参与从推理引擎优化到异构硬件落地的全流程，在低延迟、高吞吐的场景中支撑游戏大模型的在线推理服务，作为核心技术中台支持不同游戏项目的落地需求； 2.推理性能优化：围绕首 Token 延迟（TTFT）、生成吞吐、显存与算力利用率进行极致调优；应用量化（FP8、INT4/AWQ、MXFP4 等）、稀疏化等压缩技术，在维持模型推理效果的前提下降低推理成本； 3.推理引擎与算子优化：基于 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等主流框架进行二次开发与深度优化，涉及连续批处理、PagedAttention、前缀缓存、KV Cache 量化与分级存储等关键能力；结合 CUDA/Triton 进行算子融合与计算图编译优化； 4.推理架构演进：探索 PD 分离、投机解码、MoE 专家并行等前沿架构，优化长上下文、长思维链与高并发场景下的推理效率； 5.算力适配：负责推理服务在算力上的部署、适配与调优，开展算子适配、显存管理与通信优化，构建跨硬件、可复用的推理加速方案； 6.性能分析与持续优化：建立推理服务的分析与监控体系，使用 Nsight 等工具进行 profiling 与瓶颈定位，监控推理服务的算力资源使用效率；与模型、agent、游戏引擎等多团队协作，结合游戏研发与运营的实际需求，持续优化推理成本。 1.教育背景：硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关专业；在大模型推理优化、GPU 性能调优方向有丰富经验者优先； 2.技术能力：； 3.精通 Python 与 C++，熟悉 Linux 开发环境，具备扎实的系统编程与算法基础； 4.熟悉 PyTorch 等深度学习框架，深入理解 KV Cache、量化、前缀缓存等大模型推理优化机制； 5.有 CUDA 编程或 GPU 性能调优经验，能使用 Nsight 等工具进行 profiling； 6.熟悉主流推理框架（vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等），有二次开发或深度优化经验。