职位描述 你将参与曦望AI推理芯片及软硬件系统的核心研发工作，把底层技术能力推进到可验证、可交付、可规模化应用的真实场景。 岗位职责： - 在自研国产芯片平台上，参与大模型推理引擎的架构设计与研发，支持 LLM/多模态等模型，为线上产品提供高并发、高可靠、高可扩展的推理服务。 - 参与 LLM/VLM/扩散模型的极致推理加速，运用低比特量化、投机采样、稀疏化、计算通信 Overlap、图优化等技术，显著提升吞吐与时延表现。 - 参与数据/张量/流水/序列/专家等多维并行推理与分布式优化，负责请求调度、PD/AF 分离、KV Cache 管理与显存池化等方向，持续降低线上推理成本。 - 参与大模型推理性能建模与仿真工作，从模型结构、并行策略到集群配置等维度评估推理性能表现，为系统选型与优化方向提供量化依据。 - 从模型算法视角参与软硬协同优化：结合模型结构特点设计量化/蒸馏/草稿模型等算法方案，完成精度对齐与效果评测，在性能与效果间取得最优平衡。 - 与算法、业务及底层算子/编译器团队紧密协作，推动模型—引擎—芯片的联合优化；跟踪前沿推理技术并完成预研与落地。 职位要求 任职要求： - 2027届本科及以上毕业生，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，具备扎实的计算机基础。 - 熟练掌握 C/C++ 与 Python，具备良好的系统软件开发习惯与工程能力。 - 深入理解前沿 LLM 结构及 Prefill/Decode 阶段的计算访存特征，了解 KV Cache、Continuous Batching 等推理基本原理。 - 熟悉至少一种推理框架（vLLM/SGLang/TensorRT-LLM/ONNXRuntime 等）/深度学习引擎（PyTorch/JAX）；具备异构并行计算、分布式系统、高性能网络或云原生调度中至少一项的知识或项目经验。 - 熟悉性能建模与性能分析方法，能够估算模型的算力/访存/通信开销并定位系统瓶颈；具备良好的学习沟通能力与团队协作精神。 加分项： - 有推理引擎的开发或优化经验（并行策略、调度、图优化、显存管理、低比特计算等），或对 vLLM/SGLang 等开源项目有代码贡献者优先。 - 掌握 FlashAttention/FlashDecoding、投机采样、Chunked Prefill、PD/AF 分离、计算通信 Overlap 等大模型推理优化技术者优先。 - 具备性能建模或仿真相关经验（如 Roofline 分析、Analytical Model、成本模型构建等），能够从量化分析结果中提炼优化方向者优先。 - 熟悉 NVIDIA/AMD/国产等异构芯片架构特点，有 CUDA/Triton/CUTLASS 使用经验，或熟悉 NCCL、InfiniBand/RoCE 等集合通信与高性能网络者优先。 - 有大模型量化（FP8/INT4、GPTQ/AWQ 等）、稀疏化、蒸馏或长上下文优化的算法实践经验，具备精度—性能联合调优经验者优先。 - 有多模态/文生图/视频生成/3D 生成等模型的推理加速实战经验；在 OSDI、SOSP、MLSys、NeurIPS 等顶会发表论文，或有超算/程序设计竞赛优异成绩者优先。 加入曦望，你将获得什么： - 难得的创造机会：参与 AI 推理 GPU 和算力基础设施从 0 到 1 到 N 的真实建设。 - 真问题、真战场、大空间：解决成本、稳定性、规模化落地中的关键问题，在核心岗位承担真实责任。 - 顶级人才共事：和行业优秀的工程、架构、产品与业务团队一起做复杂系统。 - 简单坦诚的文化：被信任、讲事实、少内耗，专业高效地把事做成。 - 长期回报与保障：有竞争力的薪酬激励、token 补贴、补充商保、员工及家人体检、晚餐与夜间出行支持等。