岗位职责: 1、负责Diffusion模型在推理阶段的性能优化，包括但不限于模型量化、稀疏注意力、模型蒸馏、特征缓存复用等技术。2、深入理解Diffusion模型及其相关算法，分析模型性能瓶颈，设计高效的推理加速方案，提出优化策略。3、与算法团队协作，推动Diffusion模型算法与推理框架的深度融合，提升整体系统效率。4、跟踪业界Diffusion模型优化技术和推理框架，持续改进优化效果。5、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。岗位要求:1、硕士研究生及以上学历，计算机、统计学、数学等相关专业背景，深度学习模型推理优化相关项目经验。2、熟悉Diffusion模型的原理及其常见应用场景，有实际项目经验者优先。3、精通深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）及其推理优化工具（如TensorRT、OneFlow、ONNX Runtime）。4、熟悉模型量化、剪枝、知识蒸馏等模型优化技术，具备相关实践经验。5、熟悉GPU、TPU等硬件加速原理，有CUDA编程经验者优先。6、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。7、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。8、具备团队合作精神，良好的沟通表达能力和学习能力。岗位亮点:1、薪资福利优厚，提供良好的职业发展空间和晋升机会。2、团队氛围轻松融洽，注重员工的技能培养和个人成长。3、参与项目具有挑战性和前沿性，能够接触到前沿算法技术和发展趋势。具备以下优先:1、有Diffusion模型在实际场景中落地优化的成功案例。2、熟悉分布式训练与推理加速技术。3、了解模型压缩及硬件协同优化的研究进展。4、参与或贡献过开源深度学习优化工具。感兴趣的同学可以简历发我邮箱（tangyanfei@meituan.com）