工作职责:（可远程面试）

1. 部署和实现机器学习模型推理，包括主流模型如llama、Qwen、Stable diffusion等。

2. 负责模型推理加速的实现，包括但不限于使用流行的模型推理加速框架。

3. 探索和开发自研的加速框架，以满足特定业务需求。

4. 对主流机器学习模型进行微调，以适应特定的应用场景。

5. 与算法科学家、软件工程师和产品经理合作，确保模型的有效集成和部署。

6. 跟踪最新的机器学习研究和技术趋势，将其应用于产品开发中。

任职要求:

- 计算机科学、统计学、数学或相关领域本科以上学历学位。

- 至少3年的机器学习或深度学习领域的工作经验。

- 熟练掌握Python编程语言，以及相关的机器学习库和框架（如TensorFlow, PyTorch等）。

- 熟悉至少一种主流的模型推理加速框架（如TensorRT, Vllm等）。了解关于模型推理加速的基本概念和原理，如量化、KVcache等。

- 有使用现代机器学习工作流和工具的经验，包括模型训练、评估和部署。

加分项:

- 有参与开源机器学习项目的经验或在顶级会议发表相关研究论文。

- 熟悉分布式系统、容器化和集群技术(如 Kubernetes, Docker)，有实际在生产环境中操作的经验。

- 在模型可解释性、鲁棒性或模型调优方面有相关经验，具备解决实际业务场景中模型性能与公平性问题的能力。