腾讯云-MAAS SRE工程师

1.推理服务全链路稳定性：负责 MaaS 推理服务（网关/调度/协议适配/引擎）的可用性与性能，主导 SLA 定义与达成，落地容量水位管理与反压（限流/熔断/优先级调度）机制，保障高并发下服务稳定； 2.推理性能与效率深度优化：定位并优化 TTFT/TPOT/吞吐/首包时延等核心指标瓶颈，深入推理引擎（vLLM/SGLang/TensorRT-LLM 等）的批调度、KV Cache、量化与并行策略，联合研发持续提升单卡与单节点产出； 3.多站点与容灾架构：设计并落地多可用区 / 多站点条带化部署架构与切流方案，主导故障演练与 AZ 级切换，消除跨 AZ 带宽与单点风险； 4.成本与容量运营：建立推理服务的容量量化模型（TPM / 水位 / 单副本承载力），基于真实压测数据做资源规划与成本优化，提升 GPU 资源整体利用率； 5.运维自动化与智能化：建设推理服务的可观测体系（指标 / 链路追踪 / 日志）与排障自动化能力，探索基于 AI Agent 的根因归因、自动巡检与自愈；前沿技术跟踪：跟踪大模型推理加速、异构算力、新型集合通信等方向，推动在业务中落地。 1.本科及以上学历，3 年以上工作经验，其中至少 1 年大规模在线服务（推理 / 训练 / 高性能计算）SRE 或平台运维经验； 2.熟练掌握 Go / Python / Shell 中一种或多种语言，具备开发生产级自动化工具与运维平台的能力。熟悉容器技术，掌握 K8s、Docker 的技术原理（调度器/网络/存储/探针），有 GPU 容器化（Device Plugin、拓扑感知调度、共享 GPU）的实际运维经验； 3.深入了解 GPU 架构与并行计算：熟悉 GPU 显存层级与带宽特性、SM 与算子执行模型，掌握 CUDA 编程实践；熟悉 RDMA 网络通信、NCCL 集合通信，能独立排查通信 hang / 降级 / 带宽不达预期问题；理解大模型分布式推理与训练架构及模型压缩 / 量化技术； 4.熟悉主流推理引擎与serving框架（vLLM / SGLang / TensorRT-LLM / Triton 等）的内部机制，理解 Continuous Batching、PagedAttention、投机解码等关键优化手段，具备实际调优经验； 5.具备较强的架构抽象与问题拆分能力，能将复杂业务系统拆解为可度量、可治理的单元； 6.良好的沟通协调与团队协作能力，责任心强，具备一定抗压能力。