MAAS平台开发工程师

职位描述： 推理平台研发与优化：参与大模型推理平台的后端开发与维护，在导师指导下进行性能调优，协助保障推理服务的高可用性与高性能运行。 核心模块开发与维护：参与大模型 KVCache 集群相关模块的开发与维护，学习并协助解决大规模并发推理场景下的内存瓶颈问题。 资源调度与成本管理：参与推理服务计算资源、流量及任务调度的开发，协助优化集群资源利用率，探索降低推理成本的技术方案。 监控体系建设：协助建立和完善推理服务的监控告警体系，参与日常的性能异常排查与系统故障定位，保障服务稳定运行。 架构设计与多模态支持：参与推理服务的架构设计与讨论，协助支持多模态模型及不同规模模型的推理需求落地。

任职要求： 2027届毕业生，统招本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程或相关专业。 具备扎实的计算机基础，熟悉数据结构与算法、计算机网络、操作系统及分布式系统基本原理。 熟练掌握 Go / Python / Rust / C++ 中的至少一门后端编程语言，具备良好的工程规范与模块化设计意识，有高并发编程基础或相关项目经验者优先。 了解云原生相关技术栈，熟悉 Kubernetes、Docker、gRPC、REST 等概念，了解消息队列（如 Kafka/RabbitMQ）或监控体系（如 Prometheus/Grafana），有相关服务部署与运维实践者优先。 对大语言模型（LLM）及其实际应用有浓厚兴趣，了解 LLM 基本原理，并在以下一项或多项有相关学习、研究或项目经验者优先： Prompt 设计与优化 上下文管理与记忆机制 推理加速相关技术（如 vLLM、TensorRT-LLM、模型量化等） Function Calling / Tool Use 的工程实现 具备优秀的逻辑分析能力、团队协作精神和独立解决复杂问题的能力，能够快速学习新技术并适应敏捷开发节奏。