AI Infra工程师(J14428)

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合肥

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智能体开发与运行平台基础设施

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面议（具体薪资区间未披露）

Not disclosed: Employment, Employer application deadline

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• 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。

Qualifications and expectations

• 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。

Preferred qualifications (not mandatory)

• 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