一天一个 AI 岗位解析，今天来聊聊——AI训推框架研发工程师（AI Infra）如果说算法工程师是在让模型更聪明，那这个岗位就是👉 让大模型能稳定、高效、低成本地跑在业务里。不直接写业务逻辑，也不用直接和用户打交道，但是所有AI产品都离不开他，是实打实的“基建大神”。无论是 AI Agent、AI搜索、AI分身，背后都离不开训练与推理框架的支撑。一、这个岗位平时在做什么这个岗位的工作核心可以总结为三块：1️⃣ 大模型训练 & 推理框架研发首先你需要参与公司自研的 AI 训推框架开发，比如：大模型推理引擎优化训练框架性能提升推理吞吐与延迟优化巧妇难为无米之炊，得先开发框架才能后续推进...

2-3k的都找不到，求大佬拷打，给点学习或者找工作的意见，谢谢了。

引流：腾讯 阿里字节 美团

1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...