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職位概述 我們?cè)谡衅杆惴軜?gòu)工程師，面向網(wǎng)約車核心算法與大模型業(yè)務(wù)，負(fù)責(zé)大模型訓(xùn)練與推理性能優(yōu)化、線上推理服務(wù)與自動(dòng)化更新架構(gòu)建設(shè)，并持續(xù)提升網(wǎng)約車算法服務(wù)的基礎(chǔ)性能與穩(wěn)定性，支撐核心業(yè)務(wù)規(guī)?；鲩L與高可用運(yùn)行。 工作職責(zé) 1. 大模型訓(xùn)練/推理性能優(yōu)化 ● 負(fù)責(zé)大模型訓(xùn)練與推理鏈路的性能優(yōu)化：吞吐、時(shí)延、顯存占用與成本優(yōu)化。 ● 推進(jìn)并落地訓(xùn)練/推理加速方案（并行訓(xùn)練、混合精度、編譯/算子優(yōu)化、KV Cache、批處理/動(dòng)態(tài)batch等），提升整體效率與穩(wěn)定性。 2. 自動(dòng)化更新與線上推理服務(wù)架構(gòu) ● 負(fù)責(zé)線上推理服務(wù)的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與落地：服務(wù)化、彈性伸縮、灰度發(fā)布、回滾、限流熔斷、監(jiān)控告警等。 ● 建設(shè)模型自動(dòng)化更新能力：模型版本管理、自動(dòng)化評(píng)測(cè)/準(zhǔn)入、發(fā)布流水線與可觀測(cè)性，保障模型迭代效率與線上風(fēng)險(xiǎn)可控。 3. 網(wǎng)約車算法服務(wù)基礎(chǔ)性能優(yōu)化 ● 面向網(wǎng)約車核心算法服務(wù)（定價(jià)/分單/供需預(yù)測(cè)等）進(jìn)行基礎(chǔ)性能優(yōu)化：延遲、吞吐、穩(wěn)定性與資源成本。 ● 聯(lián)合算法與工程團(tuán)隊(duì)優(yōu)化數(shù)據(jù)鏈路、特征/召回/打分等關(guān)鍵路徑，提升服務(wù)SLA與線上效果穩(wěn)定性。 任職要求 ● 計(jì)算機(jī)相關(guān)背景，具備扎實(shí)的系統(tǒng)工程能力與性能優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)（C /Go/Java 任一熟悉，Python 熟悉加分）。 ● 有模型訓(xùn)練或推理系統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)，理解GPU/CPU算力、內(nèi)存/顯存、網(wǎng)絡(luò)與存儲(chǔ)等性能瓶頸定位方法。 ● 熟悉在線服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施與工程體系：服務(wù)治理、容器化/集群資源管理（如K8s）、CI/CD、監(jiān)控可觀測(cè)性等。 ● 良好的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能與算法、平臺(tái)、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)高效推動(dòng)落地。 加分項(xiàng) ● 有大模型推理框架/加速經(jīng)驗(yàn)（如TensorRT/ONNX Runtime/vLLM/Triton等任一方向）或分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)。 ● 有高并發(fā)低延遲在線系統(tǒng)性能治理經(jīng)驗(yàn)（Profiling、壓測(cè)、容量規(guī)劃、故障演練等）。 ● 有模型發(fā)布與MLOps體系建設(shè)經(jīng)驗(yàn)（評(píng)測(cè)準(zhǔn)入、自動(dòng)化發(fā)布、灰度與回滾、模型可觀測(cè)性）。