月之暗面（Moonshot AI）——大模型推理优化工程师

月之暗面这次放出的岗位是推理优化方向，工作地点在北京，学历门槛定在硕士，月薪50-80K，信息来自猎聘。Kimi系列产品对推理吞吐和延迟的要求一直不低，这个岗位直接落在模型落地的关键环节上，不是做demo，是解决线上服务的实际效率问题。

职责层面，主要是围绕大模型推理链路做性能优化，包括推理框架的适配与调优、显存与算力资源的高效利用、批处理与调度策略的改进，以及配合算法团队完成模型压缩、量化等方案的工程落地。要求方面，硕士学历是硬条件，需要熟悉主流推理框架和GPU编程，有分布式推理或高并发服务经验的人更匹配。薪资给到50-80K，在北京同类岗位里属于中上区间，具体定级看经验和面试表现。发展前景上，推理优化是当前大模型公司普遍缺人的方向，做深了在模型服务、算力成本控制这些环节都有长期价值，月之暗面产品迭代节奏快，岗位能接触到真实的大流量场景。

同城同类企业也有相近岗位在招。一家做大模型应用的公司招聘推理加速工程师，硕士，薪资45-70K；另一家AI基础设施企业招模型部署优化工程师，要求硕士，薪资50-75K，均来自猎聘近期发布。方向相近，侧重点略有差异，求职者可以横向对比。

北京AI岗位市场趋势

北京大模型相关岗位的招聘重心正在往工程落地端偏移。推理优化、模型部署、训练框架这类岗位的放量比纯算法研究岗更明显，企业更愿意为能直接降低推理成本、提升服务效率的人开高薪。学历上硕士仍是主流门槛，但项目经验和实际调优能力在筛选中的权重在上升。50K以上的岗位集中在有成熟产品线的公司，中小团队则更多在40-60K区间试探。对求职者来说，盯着“大模型”三个字投简历不够，具体到推理链路、框架层、算力调度这些细分方向，匹配度才决定面试机会。