AI/算法需求 4/5难度 4/5
MLOps / 推理优化工程师
模型上线以后的烂摊子，都是你的
负责模型训练与推理基础设施：GPU 调度、推理加速、量化、服务化、监控。介于算法与后端之间，是 AI 大规模落地后最刚需的工程岗。
编辑手记
模型效果是算法的事，模型崩了是你的。要有心理准备：功劳多半归别人，事故一定归你。
Linux 与容器Kubernetes + GPU OperatorCUDA / 算子基础推理框架（vLLM / TRT-LLM）Python + Go
一线城市年度总包
22–38
应届 · 万
38–65
3 年 · 万
60–100
5 年 · 万
薪资区间对比上限 120 万
城市薪资系数（北京 = 100）
北京 100上海 97深圳 95杭州 93
你每天到底在干什么
- 搭建训练/推理平台，做 GPU 资源调度与配额
- 推理加速：vLLM / TensorRT-LLM、KV Cache、连续批处理
- 量化、蒸馏、算子融合与显存优化
- 模型上线监控：时延、吞吐、失败率、成本
典型的一天
- 上午：看集群利用率与推理 P99 延迟
- 下午：跑压测、调并行策略、改部署配置
- 常有突发扩容与故障处理
技能清单
必须掌握
Linux 与容器Kubernetes + GPU OperatorCUDA / 算子基础推理框架（vLLM / TRT-LLM）Python + Go性能压测方法
加分项
分布式训练框架RDMA / NCCL 通信模型量化理论成本核算与容量规划
面试会考什么
1GPU 显存构成与 OOM 排查
2KV Cache 原理与 PagedAttention
3连续批处理与吞吐/延迟权衡
4K8s 上调度 GPU 的方案与坑
2026 趋势判断
推理成本是大模型商业化的核心矛盾，2026 年「每百万 token 成本降低 X%」直接对应工程师价值。国产芯片适配也是新增需求。
同方向岗位的应届薪资
逐项对比 →同样口径（一线城市年度总包），区间位置越靠右越高。
值得去的地方
- AI 时代稀缺工程能力
- 薪资高于普通后端
- 与硬件/系统结合，壁垒高
必须接受的代价
- 需要跨领域知识（算法+系统）
- GPU 资源稀缺，练手成本高
- 岗位集中在头部公司
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