大模型发展如火如荼，vLLM也已经成为大模型推理领域的主流框架，被各大云厂商（如AWS、Google cloud、Microsoft azure、阿里云、火山引擎、腾讯云、百度云……）、模型厂商（DeepSeek、Moonshot、Qwen……）广泛使用。
目前大模型推理工程师供不应求，应社区内多家知名公司的需求，vLLM社区长期接收相关简历，并帮助内推（包括实习生及正式员工）。
内推要求
熟悉下列任何一项内容：
- 大模型RL框架及算法
- tool calling、mcp、harmony format、OpenAI API、anthropics API
- structured output、constraint decoding
- attention、gemm、sampling、sorting等高性能kernel优化
- cutlass、cutedsl、tilelang等高性能kernel语言
- ray、多进程等分布式系统编程
- vLLM的k8s集成
- 常见tensor parallel、expert parallel、context parallel等并行技术
- NCCL、DeepEP、NVSHMEM、RDMA、NVLink等通信技术
- PD分离、KVCache传输
- speculative decoding（eagle3、mtp……）
- MoE模型优化
- KVCache显存管理（hybrid model、prefix caching）
- 多模态大模型推理（音频、图像、视频、语言等混合输入）
- LoRA
- rust、Golang、C++、Python等语言实现http请求管理
- MLA、MQA、SWA、linear attention等常见注意力机制
- rope、mrope等常见位置编码及其高效实现
- DeepSeek、Qwen等常见模型结构实现
- embedding 模型支持
- torch.compile集成
- …… （与大模型推理相关的任何其他技术）
加分项：
- 实现过vLLM里面的重点功能
- 实现过vLLM在一些社区合作项目中的重点功能适配（如verl、OpenRLHF、unsloth、Llamafactory……）
- 写过广受欢迎的vLLM技术分享博客
百万年薪，不设上限。高效的大模型推理，等你来添砖加瓦！
工作地点
- 中国大城市（北上广深、成都……）
- 美国大城市（湾区硅谷附近）
如何申请
感兴趣者请发送简历至 talentpool@vllm.ai （发送简历即表明同意vLLM社区维护者将简历分享给相关公司）。
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一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势
想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：
1. 100+本大模型方向电子书
2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势
报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：
- 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
- 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
- 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
- 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。
3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战
PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：
- 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
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1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位
面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：
2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：
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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
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L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
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L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
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