群核科技
推理优化工程师(扩散模型/生成式AI方向)
RESPONSIBILITIES
岗位职责
针对扩散模型(如图像生成、视频生成、3D生成)的高性能推理引擎,支持多步采样、动态分辨率、多种调度算法等特性;
借鉴PagedAttention等思想,优化扩散模型中的KV Cache(或中间状态)管理,减少显存碎片和冗余存储。探索步数压缩(如LCM/LoRA)、模型剪枝等技术与推理的协同设计;
应用INT8/FP8/INT4等量化技术,在最小化画质损失前提下大幅提升推理速度;
基于K8S构建弹性的推理服务集群,实现动态批处理、自动扩缩容,提升GPU平均利用率。设计优雅的请求排队和负载均衡策略;
跟踪业界最新的推理加速技术,评估并引入新技术以持续优化生产环境成本结构和性能天花板
REQUIREMENTS
任职要求
精通Python和C++,具备优秀的代码优化和工程实现能力;
深入理解推理的全流程,熟悉常见优化技术。有丰富的ONNX/TensorRT/vLLM/TGI等推理引擎使用或二次开发经验;
对扩散模型的原理(前向/反向过程、去噪网络结构)有清晰认识,熟悉HuggingFace Diffusers库,并了解其性能瓶颈所在;
熟悉Docker/K8S等云原生技术,有模型服务的部署和调优经验,理解服务化指标(延迟、吞吐、SLO)
信息来自企业官方招聘渠道
OfferSeek 对公开岗位信息进行聚合、去重和结构化整理,最终申请以企业官方页面为准。
