[北京]美团

职位：多模态大模型性能优化实习生
发布时间：2025-12-01
工作地点：北京
信息来源：美团
职位类型：兼职
专业标签：计算机
职位描述
多模态大模型性能优化实习生

更新时间：2025-12-01
工作地点：北京市
事业群：核心本地商业-基础研发平台
工作经验：不限

部门介绍

基础研发平台是美团的核心技术平台，立足于“零售+科技”的战略定位，通过打造人工智能、大数据、云计算、安全等核心技术能力，以及研发效能平台、企业应用平台等公共服务，为业务提供稳定安全、扩展易用、技术领先的平台技术和产品服务。
在这里，我们会参与到最前沿的技术研发和探索；能够接触超规模集群、海量数据，挑战高复杂业务场景，有机会与业界一流的工程师一起并肩前行。
在这里，我们有超强的技术氛围，持续向社区贡献业界实践，加速行业技术发展；我们有完善的互联网学习生态圈，重视底层逻辑和方法论，助力职业生涯的非线性成长。
真诚地邀请你，和我们一起驱动技术发展，创造行业价值。

岗位职责

1. 分析业务多模态模型计算性能瓶颈，资源利用率情况，制定算法或者工程方案，提高模型的计算性能、优化资源利用率。
2. 通过模型压缩蒸馏、高性能算子开发、分布式计算或虚拟化部署等方式，持续优化业务的多模态模型性能和资源利用率。
3. 将模型优化的技术沉淀为可服用的工具链或者平台，支持算法和业务自动化、高效的完成模型优化。
4. 持续调研业界前沿的多模态模型推理性能优化技术，编写清晰的技术文档，分享优化经验，支持团队技术能力的提升。

岗位基本要求

1. 计算机相关专业本科及以上学历，有相关项目经验。
2. 熟悉LLM, Diffusion等相关模型结构和推理流程，熟悉GPU、NPU、分布式相关硬件原理。
3. 具备良好的编程能力，熟练掌握Python/C++，有优秀的代码规范意识。
4. 熟悉深度学习框架（如Pytorch, TensorRT/OnnxRuntime、VLLM/SGLang）或多模态模型工具链（如Diffusers）。
5. 熟悉模型量化、剪枝、知识蒸馏、模型并行等优化技术，具备相关实践经验。
6. 具备良好的问题分析和解决能力，能够快速定位和解决模型性能问题。

具备以下条件优先

1. 有Diffusion, Flow Matching相关模型优化和落地经验 \n2. 发表过多模态大模型性能优化相关论文。

岗位亮点

1. 参与前沿多模态大模型应用落地，推动大规模行业级应用。 \n2. 与基座大模型算法团队合作，紧跟前沿技术发展。

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