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": "大模型训练/推理Infra实习生-GenAI",
"job_level": "实习",AI生成
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"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
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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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"requirements": {
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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：GenAI团队专注于开发跨模态生成式AI前沿技术（涵盖文本、图像、视频、落地页等），为广告主、代理商和创作者打造行业领先的创意提效及投放提效解决方案。我们致力于通过生成式AI技术实现创意工作流自动化，全面提升客户商业收益。团队立志引领广告科技与创意产业的生成式AI变革，为全球客户、创作者及整个生态体系赋能并创造价值。\n\n1、负责LLM/VLM/AIGC大规模分布式训练与推理基础设施的研发，深度优化计算、通信与存储性能，保障（多至）千卡任务集群的高效运行；\n2、针对NVIDIA GPU（CUDA/Triton）进行深度性能调优，包括算子融合、显存管理优化、通信算子重叠（Overlap）等，将硬件算力发挥到极致；\n3、设计并实现高性能LLM/VLM/AIGC模型推理引擎，优化计算图编译、动态Batching及KV Cache管理，打造极致低延迟与高吞吐的线上服务架构；\n4、技术演进与落地：持续跟进业界最新的Infra技术（如FlashAttention演进、高效通信库、FP8/INT8量化部署方案等），驱动技术预研并转化为生产力。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；\n2、熟练掌握C++/Python，精通数据结构与算法，并有并发编程基础；\n3、熟练使用PyTorch/TensorFlow或其他主流深度学习框架；\n4、具有AIGC模型训练/推理优化经验，熟悉TensorRT-LLM、vLLM等LLM推理效率优化工具；\n5、积极主动有热情，能与团队融洽合作相处，具备较强的沟通能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
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"fulltext": "大模型训练/推理Infra实习生-GenAI\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：GenAI团队专注于开发跨模态生成式AI前沿技术（涵盖文本、图像、视频、落地页等），为广告主、代理商和创作者打造行业领先的创意提效及投放提效解决方案。我们致力于通过生成式AI技术实现创意工作流自动化，全面提升客户商业收益。团队立志引领广告科技与创意产业的生成式AI变革，为全球客户、创作者及整个生态体系赋能并创造价值。\n\n1、负责LLM/VLM/AIGC大规模分布式训练与推理基础设施的研发，深度优化计算、通信与存储性能，保障（多至）千卡任务集群的高效运行；\n2、针对NVIDIA GPU（CUDA/Triton）进行深度性能调优，包括算子融合、显存管理优化、通信算子重叠（Overlap）等，将硬件算力发挥到极致；\n3、设计并实现高性能LLM/VLM/AIGC模型推理引擎，优化计算图编译、动态Batching及KV Cache管理，打造极致低延迟与高吞吐的线上服务架构；\n4、技术演进与落地：持续跟进业界最新的Infra技术（如FlashAttention演进、高效通信库、FP8/INT8量化部署方案等），驱动技术预研并转化为生产力。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；\n2、熟练掌握C++/Python，精通数据结构与算法，并有并发编程基础；\n3、熟练使用PyTorch/TensorFlow或其他主流深度学习框架；\n4、具有AIGC模型训练/推理优化经验，熟悉TensorRT-LLM、vLLM等LLM推理效率优化工具；\n5、积极主动有热情，能与团队融洽合作相处，具备较强的沟通能力。\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：GenAI团队专注于开发跨模态生成式AI前沿技术（涵盖文本、图像、视频、落地页等），为广告主、代理商和创作者打造行业领先的创意提效及投放提效解决方案。我们致力于通过生成式AI技术实现创意工作流自动化，全面提升客户商业收益。团队立志引领广告科技与创意产业的生成式AI变革，为全球客户、创作者及整个生态体系赋能并创造价值。\n\n1、负责LLM/VLM/AIGC大规模分布式训练与推理基础设施的研发，深度优化计算、通信与存储性能，保障（多至）千卡任务集群的高效运行；\n2、针对NVIDIA GPU（CUDA/Triton）进行深度性能调优，包括算子融合、显存管理优化、通信算子重叠（Overlap）等，将硬件算力发挥到极致；\n3、设计并实现高性能LLM/VLM/AIGC模型推理引擎，优化计算图编译、动态Batching及KV Cache管理，打造极致低延迟与高吞吐的线上服务架构；\n4、技术演进与落地：持续跟进业界最新的Infra技术（如FlashAttention演进、高效通信库、FP8/INT8量化部署方案等），驱动技术预研并转化为生产力。\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；\n2、熟练掌握C++/Python，精通数据结构与算法，并有并发编程基础；\n3、熟练使用PyTorch/TensorFlow或其他主流深度学习框架；\n4、具有AIGC模型训练/推理优化经验，熟悉TensorRT-LLM、vLLM等LLM推理效率优化工具；\n5、积极主动有热情，能与团队融洽合作相处，具备较强的沟通能力。",
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