AI推理平台-大模型推理效能与稳定性专家-效能提升

聚焦推理引擎底层与集群稳定性，通过深度分析、压测注入、可观测数据挖掘，主动发现性能瓶颈与隐患，协同研发团队闭环解决，系统性提升推理SLA与资源效能 1. 引擎底层问题挖掘与根因分析 深入vLLM、SGLang、TensorRT-LLM等推理引擎源码，通过Profile、Trace、日志分析等手段，主动识别算子调度、显存分配、KV Cache管理、通信同步等底层性能缺陷与逻辑异常。 对线上偶发超时、吞吐抖动、显存泄漏等问题进行深度根因定位，输出清晰的问题复现路径与修复建议。 2. 推理集群稳定性治理 构建混沌工程与故障注入体系，系统性验证服务在节点故障、网络分区、负载突增等场景下的容灾与自愈能力，提前暴露架构脆弱点。 主导线上故障应急排查与复盘，推动建立稳定性防护网（限流、降级、重试风暴防护等）。 3. 可观测性与效能分析体系建设 参与全链路可观测性平台（Metrics/Tracing/Lo…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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