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崗位職責(zé)：1.深入前沿推理加速技術(shù)研究，突破大語言模型解碼速度瓶頸和多模態(tài)融合計(jì)算挑戰(zhàn)； 2.設(shè)計(jì)創(chuàng)新的注意力機(jī)制優(yōu)化算法，加速大語言模型長(zhǎng)文本理解和多輪對(duì)話能力； 3.研發(fā)高效視覺-語言模型推理架構(gòu)，解決圖像特征提取與文本生成的計(jì)算協(xié)同問題； 4.開發(fā)面向不同語言任務(wù)和多模態(tài)場(chǎng)景的自適應(yīng)推理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)計(jì)算資源分配； 5.主導(dǎo)大規(guī)模模型服務(wù)體系設(shè)計(jì)，解決百億/千億參數(shù)模型的低成本部署挑戰(zhàn)。 任職要求：1.人工智能、計(jì)算機(jī)或相關(guān)領(lǐng)域博士學(xué)位（優(yōu)秀碩士需3年以上強(qiáng)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)），在大語言模型、多模態(tài)理解及生成模型優(yōu)化領(lǐng)域有深厚研究積累； 2.精通Transformer計(jì)算優(yōu)化，深入理解Flash Attention、Speculative Decoding、MQA/GQA等前沿技術(shù)； 3.掌握模型壓縮技術(shù)棧，包括GPTQ/AWQ量化、SparseGPT稀疏化、知識(shí)蒸餾等方法； 4.熟悉vLLM、DeepSpeed-Inference、TGI等大模型推理框架，能進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化； 5.具備VLM（如CLIP、LLaVA、MiniGPT-4）推理加速經(jīng)驗(yàn)，了解多GPU推理和Continuous Batching技術(shù)； 6.在相關(guān)領(lǐng)域會(huì)議發(fā)表高水平論文，或主導(dǎo)過業(yè)界重要語言/多模態(tài)模型優(yōu)化項(xiàng)目。