大模型推理优化/推理基础设施工程师（RL）

基于SGLang进行大模型推理引擎与服务侧开发，提升吞吐、降低时延与成本并保障线上稳定性；支持RL训练相关的推理链路，包括rollout生成、打分与奖励模型推理等，优化训练闭环效率与资源利用；建设推理侧监控与性能分析能力，参与线上问题定位与故障处理；与算法和训练团队协作，将模型与训练需求落地为可运行、可维护的推理系统，并输出必要技术文档。