主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "大模型推理系统实习生-火山方舟",
"job_level": "实习",AI生成
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"job_category": "机器学习"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"degree": "2027届本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。\n\n1、参与方舟MaaS推理系统工程研发，优化超大规模异构推理集群下的大模型推理性能、成本和稳定性；\n2、通过多角色分离式推理、分布式KV Cache系统、异构推理、弹性计算、多租户混布推理等系统手段，优化大模型推理成本。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、人工智能、信息安全等相关专业优先；\n2、精通算法、设计模式和数据结构，具备扎实的操作系统、计算机体系结构等知识；\n3、熟练掌握C++，Python等一门或多门编程语言，编程风格良好；\n4、理解GPU硬件架构，熟悉CUDA等高性能计算软件栈，有GPU性能分析的经验；\n5、对分布式系统/大规模异构推理有浓厚兴趣，喜欢钻研底层原理与性能瓶颈，有实际追踪相关领域进展。\n\n以下条件为加分项：\n1、参与过大模型推理系统优化工作，对PD分离、KV Cache系统、多机推理等有实践和认知；\n2、有分布式网络通信优化经验，深入理解分布式通信算子实现原理、RDMA原理等;\n3、了解或应用过K8s、Ray等资源编排调度框架。",
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"Python",
"C++",
"CUDA",
"数据结构",
"分布式系统",
"大语言模型"
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"fulltext": "大模型推理系统实习生-火山方舟\n职位描述\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。\n\n1、参与方舟MaaS推理系统工程研发，优化超大规模异构推理集群下的大模型推理性能、成本和稳定性；\n2、通过多角色分离式推理、分布式KV Cache系统、异构推理、弹性计算、多租户混布推理等系统手段，优化大模型推理成本。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、人工智能、信息安全等相关专业优先；\n2、精通算法、设计模式和数据结构，具备扎实的操作系统、计算机体系结构等知识；\n3、熟练掌握C++，Python等一门或多门编程语言，编程风格良好；\n4、理解GPU硬件架构，熟悉CUDA等高性能计算软件栈，有GPU性能分析的经验；\n5、对分布式系统/大规模异构推理有浓厚兴趣，喜欢钻研底层原理与性能瓶颈，有实际追踪相关领域进展。\n\n以下条件为加分项：\n1、参与过大模型推理系统优化工作，对PD分离、KV Cache系统、多机推理等有实践和认知；\n2、有分布式网络通信优化经验，深入理解分布式通信算子实现原理、RDMA原理等;\n3、了解或应用过K8s、Ray等资源编排调度框架。\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。\n\n1、参与方舟MaaS推理系统工程研发，优化超大规模异构推理集群下的大模型推理性能、成本和稳定性；\n2、通过多角色分离式推理、分布式KV Cache系统、异构推理、弹性计算、多租户混布推理等系统手段，优化大模型推理成本。\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、人工智能、信息安全等相关专业优先；\n2、精通算法、设计模式和数据结构，具备扎实的操作系统、计算机体系结构等知识；\n3、熟练掌握C++，Python等一门或多门编程语言，编程风格良好；\n4、理解GPU硬件架构，熟悉CUDA等高性能计算软件栈，有GPU性能分析的经验；\n5、对分布式系统/大规模异构推理有浓厚兴趣，喜欢钻研底层原理与性能瓶颈，有实际追踪相关领域进展。\n\n以下条件为加分项：\n1、参与过大模型推理系统优化工作，对PD分离、KV Cache系统、多机推理等有实践和认知；\n2、有分布式网络通信优化经验，深入理解分布式通信算子实现原理、RDMA原理等;\n3、了解或应用过K8s、Ray等资源编排调度框架。",
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