边缘AI推理研发工程师（深圳）

推理方向： 1.面向低延迟交互场景打造极致低延迟推理系统，通过调度、传输、计算优化，深度优化端到端推理延迟； 2.设计开发一站式 Serverless AI 推理平台，结合边缘云 Serverless 生态支持一站式边缘 AI 应用，提升实时语音交互等低延迟 AI 应用场景的用户体验； 缓存方向： 1.面向低延迟交互场景打造 KVCache 缓存系统，通过 KVCache 卸载、传输、压缩优化，深度优化端到端推理延迟，提升实时语音交互等低延迟 AI 应用场景的用户体验； 2.设计开发边缘推理 KVCache 平台，结合边缘云 Serverless 生态支持一站式边缘 AI 应用，通过 KVCache 复用、分层存储、跨请求共享等技术提升推理性能。

推理方向： 1.有 AI 推理在工业上大规模落地的经验，熟悉 LLM 的模型架构和常用的推理加速方法； 2.熟悉 GPU/TPU 架构，并且能根据硬件架构合理设计上层算力调度、推理加速等相关软件栈，充分发挥硬件算力； 3.熟悉 sglang、vLLM、TensorRT-LLM 等常用推理框架，理解框架的设计和推理加速方法，了解异构芯片的适配过程； 缓存方向： 1.有 KVCache 优化或 AI 推理在工业上大规模落地的经验，熟悉 LLM 的模型架构和常用的推理加速方法，理解 KVCache 机制对推理性能的影响； 2.熟悉 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM 等常用推理框架，理解框架的 KVCache 设计和推理加速方法； 3.熟悉低延迟硬盘IO优化和网络传输优化，包括但不限于Linux异步IO框架、RDMA高性能网络传输协议等。