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职位描述

工作职责： 1. 跟踪研判大模型推理引擎（vLLM、SGLang 等）及模型架构的学术界发展趋势，分析PD解耦、异构算力适配等关键技术路线的演进方向，为团队技术选型与研发规划提供决策依据； 2. 研究大模型微调、推理增强以及智能体相关前沿技术，提升模型在复杂任务场景下的推理与决策能力； 3. 开展大模型新型网络结构研究，重点关注混合专家模型、多头潜注意力等架构创新，研究其对推理引擎算子设计、显存管理和并行策略的影响，提升模型学习推理能力； 4. 分析研判移动云AI技术优化方向。包括但不限于：算子级优化、精度量化、KV Cache 多级池化管理、调度策略等，对标国内头部云厂商性能基准，明确各阶段的优化优先级与技术路线图。任职要求：教育程度：博士学位，计算机类、计算机科学与技术类、人工智能等相关专业技能素质要求： 1. 在人工智能领域会议（长文）或SCI二区以上期刊发表论文3篇以上（本人一作或导师一作本人二作）； 2. 深入理解大语言模型的核心架构与训练范式，包括但不限于Transformer及其变体、混合专家模型、多头潜注意力等网络结构；具备自然语言理解或多模态理解的研究经验（必备）； 3. 熟练掌握Python，C++ ，Rust编程语言中的至少一种；熟悉主流推理框架（vLLM、SGLang）中至少一种的运行机制与调优方法（必备）； 4. 具备独立研读前沿技术文献（英文）和跟踪开源社区最新进展的能力，能够将学术成果转化为工程原型并进行验证； 5. 有强烈的技术创新追求和成果转化意识，能够系统性地定义研究问题、设计实验方案并推动落地。