算法工程师-算法工程

1.负责超大规模算力集群和算力调度系统的设计与优化，结合云原生技术（Kubernetes）打造高可用、高吞吐的AI基础设施，支撑大语言模型、多模态、推荐系统等核心业务的训练与推理。 2.深入训练引擎开发，攻克大模型训练中的计算、显存、通信瓶颈，探索自动并行、编译优化等前沿技术，持续提升集群算力利用率（MFU）。 3.开发高性能推理引擎，优化显存管理、动态批处理、算子融合等，实现低延迟、高吞吐的模型服务，并适配NVIDIA及国产AI芯片。 4.构建大规模样本引擎，优化数据清洗、存储、I/O全链路，解决数据加载瓶颈，保障离线与实时样本数据的时效性与准确性。 5.参与AI平台后端架构设计，覆盖特征处理、训练调度、模型部署、应用开发等全生命周期，保障服务的高可用与可扩展性。 6.深入底层框架与硬件，进行算子优化、图优化、内存优化，以及异构算力的深度适配与性能调优，打破算力壁垒。 7. AI应用探索：持续跟踪AI Infra前沿，积极运用AI工具链（如自动化调优工具、AI辅助调试等）提升系统开发与优化效率，推进 AI Infra 智能化演进。

1. 统招本科及以上学历在校生，27届优先； 2. 熟练掌握C++、Java、Go、Python、Scala等其中一种或多种开发语言，扎实的编程基础，熟悉常见数据结构和算法，对操作系统、计算机网络、分布式系统、计算机体系结构有深入理解； 3. 熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），对其底层运行机制有一定了解； 4. 在核心开源AI项目有代码贡献，或顶级会议发表过论文者更优； 5. 拥有良好的逻辑思维能力，良好的沟通能力、团队合作精神和学习能力，充满技术热情与理想； 6. 熟练使用AI编程助手（如GitHub Copilot、Cursor等）和性能分析工具提升开发调试效率；有AI Infra相关项目成果者优先；对新一代深度神经网络人工智能基础模型后训练、模型精调具有扎实的理解，有独立作品实践经验者优先； 7. 对AI新技术保持好奇心，乐于主动学习并快速掌握新的AI知识和功能，积极拥抱新技术； 8. 符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。