小红书招聘【2026校招】深度学习推理优化工程师
招聘职位：
【2026校招】深度学习推理优化工程师 搜索同类职位
岗位职责：
1、主导新一代训练与推理引擎的架构设计与核心模块开发，支撑搜广推业务在长序列建模、生成式推荐、Agent 等前沿场景的规模落地；
2、与存储、数据平台深度协同，打造端到端 ML 数据 Pipeline：统一特征管理、秒级调试、版本追踪与一键上线，让数据科学家专注模型创新；
3、持续优化训推基础设施：自研 Embedding 高速存储、特征 DSL 引擎、弹性调度与服务化推理框架，实现 10x 级性能提升；
4、跟踪 LLM / Agent 最新进展，将其工程化落地到搜索、广告、推荐及智能体业务，定义行业新标准。
任职要求：
1、计算机及相关专业本科以上学历，具备高性能系统或 AI Infra 研发经验；
2、精通 C/C++，具备扎实的系统底层能力（内存、并发、网络），代码风格优雅，热衷技术分享；
3、深入理解至少一种主流训练/推理框架（XDL、TFRA、DeepRec、TorchRec、DeepSpeed、veRL、Megatron 等），对其执行模型与性能瓶颈有源码级洞察；
4、熟悉 TensorFlow Serving、TensorRT、OpenXLA、ONNX Runtime 等推理后端，具备大模型量化、编译优化与线上 A/B 调优实战经验；
5、了解推荐/广告典型模型（DeepFM、DIEN、SIM、OneRec、RankMixer 等），熟悉样本生成→训练→上线→推理→特征服务的完整链路；
6、有 GPU/TPU 集群建设与性能调优经验，熟练使用 CUDA、cuDNN、TensorRT 等工具，能够定位并解决分布式环境中的复杂性能瓶颈。
【加分项】
• 主导或核心参与过万卡级以上 AI 训练/推理平台的架构设计、实现和升级；
• 在 TensorFlow、PyTorch、DeepSpeed 等社区有持续代码贡献；或有高质量技术博客、顶会论文（OSDI、SOSP、MLSys、KDD、RecSys 等）。
1、主导新一代训练与推理引擎的架构设计与核心模块开发，支撑搜广推业务在长序列建模、生成式推荐、Agent 等前沿场景的规模落地；
2、与存储、数据平台深度协同，打造端到端 ML 数据 Pipeline：统一特征管理、秒级调试、版本追踪与一键上线，让数据科学家专注模型创新；
3、持续优化训推基础设施：自研 Embedding 高速存储、特征 DSL 引擎、弹性调度与服务化推理框架，实现 10x 级性能提升；
4、跟踪 LLM / Agent 最新进展，将其工程化落地到搜索、广告、推荐及智能体业务，定义行业新标准。
任职要求：
1、计算机及相关专业本科以上学历，具备高性能系统或 AI Infra 研发经验；
2、精通 C/C++，具备扎实的系统底层能力（内存、并发、网络），代码风格优雅，热衷技术分享；
3、深入理解至少一种主流训练/推理框架（XDL、TFRA、DeepRec、TorchRec、DeepSpeed、veRL、Megatron 等），对其执行模型与性能瓶颈有源码级洞察；
4、熟悉 TensorFlow Serving、TensorRT、OpenXLA、ONNX Runtime 等推理后端，具备大模型量化、编译优化与线上 A/B 调优实战经验；
5、了解推荐/广告典型模型（DeepFM、DIEN、SIM、OneRec、RankMixer 等），熟悉样本生成→训练→上线→推理→特征服务的完整链路；
6、有 GPU/TPU 集群建设与性能调优经验，熟练使用 CUDA、cuDNN、TensorRT 等工具，能够定位并解决分布式环境中的复杂性能瓶颈。
【加分项】
• 主导或核心参与过万卡级以上 AI 训练/推理平台的架构设计、实现和升级；
• 在 TensorFlow、PyTorch、DeepSpeed 等社区有持续代码贡献；或有高质量技术博客、顶会论文（OSDI、SOSP、MLSys、KDD、RecSys 等）。
免责声明：
此信息由小红书官网 (查看来源)审核并发布，我们转载该信息，仅出于传递更多就业招聘资讯、促进大学生及广大求职者就业之目的。该招聘职位信息的真实性、准确性、时效性及合法性均由原始发布方“小红书官网”负责。我们作为信息转载平台，不构成求职建议，不涉及任何职业中介服务，不对其内容承担任何形式的保证责任。请用户在使用转载信息时保持审慎，自行判断并承担相应风险，求职请认准企业官方渠道！
