推理Infra开发工程师，系统及infra模块

职位描述

1. 参与大模型推理平台（LLM Inference Platform）的研发与优化，建设高性能、高可用的推理基础设施。

2. 参与推理引擎、推理调度、资源管理等核心模块开发，持续优化系统性能、稳定性和资源利用率。

3. 参与大规模 GPU 集群的资源调度与服务部署的开发。

4. 参与核心系统架构设计、技术方案评审及工程规范建设。

5. 跟踪 AI Infra、推理引擎及云原生领域新技术，并推动工程实践。

任职要求

1. 后端或基础设施相关开发经验，对分布式系统有基础理解。

2. 熟悉 Go 或 Rust 中至少一种语言，理解并发 / 异步编程模型。

3. 了解 HTTP / RPC / 服务治理 等基础概念，具备良好的代码规范意识。

4. 熟悉 Kubernetes 基本使用，理解容器化与基础资源调度逻辑。

5. 具备良好的学习能力与协作意识，能按文档规范推进任务闭环。

6. 熟练使用AI工具进行开发，测试，运维的能力，包括但不限于Claude Code、Cursor、Codex，月Token消耗量在1B以上。

进阶 / 高级能力（满足其一即可）

1. 有复杂系统或基础设施模块的设计与演进经验（如网关、调度、平台服务）。

2. 对 推理性能优化、资源利用率、系统稳定性 有实际实践或强烈兴趣。

3. 能独立拆解问题、推动技术方案落地，并参与系统性复盘。

加分项

1. 有 LLM 推理系统 相关经验（如 vLLM、Triton、TGI、Ray Serve 等）。

2. 向 开源基础设施项目（如 vLLM、Envoy、K8s 生态）提交过 PR 或技术方案。

3. 有跨栈优化经验（从服务层到通信、调度甚至硬件相关）。

4. 发布过技术博客、Benchmark 报告或系统设计总结。