先看关键条件
- 地点
- 合肥
- 团队
- 智能体开发与运行平台基础设施
- 招聘类型
- 校招
- 薪资
- 面议(具体薪资区间未披露)
尚未披露:雇佣形式、雇主申请截止时间
申请路径与记录
投递在官方渠道完成,完整外部回执留在本人工作区;已登录时,通过 CLI 明确记录的选择、本人自报投递和渠道观察三类最小事件默认上报平台。浏览或保存岗位不会触发上报,外部投递不会出现在“我的申请”里。
你会做什么
- 负责智能体开发与运行平台的 AI 基础设施建设,覆盖大模型推理服务、端云协同调度与训推一体算力平台,支撑各产品智能体的规模化落地与稳定运行
- 参与推理加速、多模型 Token 智能路由、长程任务状态管理与中断恢复等核心机制的设计与研发,持续提升平台性能与稳定性,降低单位推理成本
- 建设训推算力分时复用与数据飞轮基础设施(AB 实验、增量训练管线),探索面向智能体负载的调度优化,应用 AI 工具赋能研发,提升工程效能。
需要怎样的经验
任职要求与期待
- 学历专业:计算机、软件工程、人工智能、电子信息、通信工程、自动化等相关专业本科及以上。
- 专业基础:具备扎实的计算机系统基础(操作系统、计算机网络、分布式系统),熟悉 Linux 环境,掌握 C++/Go/Rust/Python 中至少一门语言;了解大模型推理基本原理(KV Cache、连续批处理、量化等)与 GPU 算力调度基础概念,具备性能分析与问题定位的基础能力。
- 掌握 AI 编程工具在研发中的应用,能够借助 AI 辅助编写代码、分析性能瓶颈、协助问题排查。
- 综合素质:具备系统层面的性能分析、瓶颈定位和复盘能力,能够从指标出发开展优化,逻辑清晰;重视工程质量与服务稳定性,做事严谨细心,能够独立承担模块的设计、开发与上线工作。
- 学习与创新能力:对推理加速、异构算力调度、端云协同、智能体运行时等方向感兴趣,主动追踪论文与开源社区前沿进展,愿意持续学习新技术;具备良好跨团队沟通能力,可配合算法、产品团队推进平台迭代与质量改进。
- 职业素养:认同智能体基础设施的长期价值,对高性能、低成本的极致工程有热情,乐于尝试新的技术思路,参与训推一体、智能体调度等前沿方案探索与平台体系建设。
优先条件(非硬门槛)
- 核心能力与经验:有 vLLM/SGLang/TensorRT-LLM 等推理框架、Kubernetes 与容器化、CUDA/GPU 编程或分布式训练相关的课程项目、开源贡献或实习经历优先
认识这家公司 / 团队
科大讯飞(星火与AI应用/平台团队)
上市公司
讯飞星火、Agent应用与运行平台、智能办公和大模型推理基础设施
为什么关注它
公司提供星火大模型、Agent应用与运行平台、智能办公及推理基础设施;本批仅投影职责明确落在AI产品或工程的岗位。
AI 业务与实际采用
讯飞星火、Agent应用与运行平台、智能办公和大模型推理基础设施
公司2026年半年度报告及讯飞开放平台披露;公司与分产品口径需分开理解,不代表本岗位所属团队规模。
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构建超大专家并行 MoE 分布式推理体系,优化跨节点通信、专家负载均衡与线上推理性能。
进入客户现场,将Agent能力做成可用产品界面和工作流,参与需求、方案、落地及反馈迭代闭环。
负责强化学习后训练与 AgentRL 的系统工程,覆盖推理训练解耦、环境并行、数据管道和集群容错。
从全栈业务系统到 LLM/Agent/RAG 应用落地均有直接开发职责;要求对 AI Coding 生成结果进行验证。
将模型工程化为高性能推理库与服务,承担模型转换、算子适配、量化和性能优化。