招聘｜AI infra 工程师 ｜上海

职位描述

• 与视频领域 foundation model 算法团队 深度协同，共同设计 训练-推理高效的世界模型架构（如 Linear DiT、State-Space Mamba、Hybrid DiT-Transformer）。在 数据异构（多模态交互轨迹、长序列视频） 场景下，主导探索RLHF、MoE、超长上下文缓存（>1000帧）、FP8/BF16 混合精度训练、低比特推理（INT4/FP4/NF4） 等前沿技术。研发并维护 通用高性能视频生成训练框架（支持流式生成、帧级并行）与 实时推理引擎（<30ms/帧，端侧/云侧统一）；
• 深入剖析 AI 集群计算硬件（GPU/TPU/NPU） 与 高性能网络（InfiniBand/NVLink/RoCE） 特性，系统性解决超大规模训练（千卡级、PB级轨迹数据）与 实时交互部署（<16ms 延迟）中的工程瓶颈。通过端到端性能剖析（NSight、PyTorch Profiler） 定位软硬件协同瓶颈，实施 通信-计算重叠、KV Cache 分层、流水线帧生成、动态批处理、异构计算卸载 等极致优化，压榨集群每一分算力与带宽，建立工业级可落地的工程最佳实践。
  

职位要求

• 扎实的深度学习理论基础，深入理解各类深度学习模型结构及其训练推理特性，对性能优化有敏锐直觉，对精度对齐有sense，具备大模型infra系统级优化能力；
• 熟练Python/C++编程，既能够从微观层面编写高效kernel，又可从系统层面设计框架架构，具备出色的工程实践能力和代码质量把控能力；
• 熟悉Triton, Tilelang, cutlass等GPU算子编程框架；
• 熟悉模型 AWQ，GPTQ，KVCache量化，以及剪枝，蒸馏等算法，具备丰富的量化算法与精度评估的能力与经验。
  

加分项

• 发表过模型量化，推理加速以及边缘计算相关topic顶会论文（如ML三大会，DAC，MLSys，OSDI / SOSP，ASPLOS等）；
• 具备 Graph 级别、算子级别的性能优化能力（尤其是），掌握 torch.compile、cudagraph、torchscript 等等优化方法; 具备算子优化能力及相关经验:包括算子去重，算子融合，高性能定制kernel等。
  

你将获得

• 快速晋升通道与极具竞争力的薪酬包，以及丰厚期权
• 与顶尖的算法专家和天才的工程师们一起学习和成长
  

联系方式
简历投递至：liumeilin@srealai.com 欢迎自荐，已读必回。