算法工程师

职位名称：大模型推理与AI Infra 研发工程师（校招/实习） 所属部门：海思图灵 面向人群：207届毕业生（硕士/博士） 【为什么选择我们？】 拒绝拧螺丝，直接参与下一代AI革命和“韬”定律。​ 我们不招只会调用API的“应用侠”。在这里，你将直面 AI Agent（智能体）​ 的核心架构，探索如何让大模型像人一样思考和使用工具。我们将为你提供 H100/A100 算力自由​ 和 业界顶尖的 Mentor，带你从“炼丹侠”进阶为“AI 基础设施架构师”。 【你将参与到什么酷炫的项目？】 1. 玩转 AI Infra（基础设施）：让大模型跑得更快、更省 参与优化 vLLM、TensorRT-LLM​ 等前沿推理框架，探索 PagedAttention​ 背后的奥秘。 探索 ARM 架构（aarch64）​ 上的大模型部署（比如让模型在国产芯片或AWS Graviton上飞起来），解决跨架构的兼容性挑战。 2. 构建 AI Agent 的大脑（系统层） 参与开发 Multi-Agent（多智能体）​ 协作系统，设计智能体的记忆（Memory）和工具调用（Tool Use）机制。 优化 RAG（检索增强生成）链路，让 Agent 不再“胡说八道”。 3. 极致的性能优化 有机会接触到 CUDA / ARM Neon​ 级别的底层优化，压榨硬件的每一滴性能。 参与构建自动化的模型压测与监控平台。 【我们希望你具备这些潜力】 必备基础（学校里学的就行）： 代码功底：熟练掌握 Python（必选），了解 C++​ 或 Go​ 的基本语法。 基础知识：了解操作系统（进程/线程）、计算机网络、数据结构与算法。 AI 基础：了解 PyTorch，知道 Transformer 大概是怎么回事（哪怕只是在B站看过李宏毅的课程）。 加分项（有一两个就够啦）： ARM 爱好者：在自己的 苹果 M1/M2/M3 电脑​ 上跑过 Docker 或编译过开源项目，对 ARM 架构感到好奇。 Agent 极客：自己折腾过 AutoGen, LangChain, MetaGPT​ 等框架，哪怕是做个简单的个人助手。 底层发烧友：写过 C++，对编译器、操作系统内核、汇编感兴趣（不用精通，有热情就好）。 开源贡献：给 GitHub 上的开源项目提过 PR，或者有自己的技术博客。 学术新星：在学校做过相关的科研小项目，甚至发过论文。 【你将获得】 导师制（Buddy System）：由资深专家一对一指导，不用担心看不懂源码。 算力自由：不用担心本地显卡炸了，我们有充足的云端算力让你随便“炼丹”。 转正机会：表现优异者可直接转正，薪资对标行业 Top 水平。