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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "LLM/VLM大模型推理算子/框架优化专家 - Data AML",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"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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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、负责Deepseek、Kimi、GLM等LLM或多模态模型在多种异构芯片上的推理优化，充分发挥出数十万卡的超大规模算力，支撑火山引擎方舟平台的大模型业务；\n2、负责完善不同芯片的推理适配和优化技术体系，提升大模型芯片矩阵的适配与优化效率；\n3、负责新型异构芯片在多种大模型上的分析评估工作，引入业界更高性价比的芯片算力；\n4、负责前沿技术的调研评估和引进落地，例如前沿论文中的推理加速技术、软硬协同优化、新异构硬件特性等。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机/电子/信息/通信/自动化/软件/微电子等相关专业；\n2、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python编程语言；\n3、具备扎实的计算机体系结构技术基础和并行计算优化能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯；\n4、熟悉GPU或NPU的硬件架构，熟练掌握推理优化软件栈（CUDA、CUTLASS、AscendC、BangC、HIP、FlyDSL）中的一种或多种，擅长至少一种异构芯片上的AI模型性能分析和算子优化；\n5、了解主流LLM、多模态模型结构特点，了解主流推理框架如vLLM、SGLang，了解常见大模型并行策略，了解常见大模型量化算法及算子优化方案可加分；\n6、有良好的编程规范和文档习惯。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"CUDA",
"数据结构",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "5、了解主流LLM、多模态模型结构特点，了解主流推理框架如vLLM、SGLang，了解常见大模型并行策略，了解常见大模型量化算法及算子优化方案可加分",
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"fulltext": "LLM/VLM大模型推理算子/框架优化专家 - Data AML\n职位描述\n团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、负责Deepseek、Kimi、GLM等LLM或多模态模型在多种异构芯片上的推理优化，充分发挥出数十万卡的超大规模算力，支撑火山引擎方舟平台的大模型业务；\n2、负责完善不同芯片的推理适配和优化技术体系，提升大模型芯片矩阵的适配与优化效率；\n3、负责新型异构芯片在多种大模型上的分析评估工作，引入业界更高性价比的芯片算力；\n4、负责前沿技术的调研评估和引进落地，例如前沿论文中的推理加速技术、软硬协同优化、新异构硬件特性等。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机/电子/信息/通信/自动化/软件/微电子等相关专业；\n2、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python编程语言；\n3、具备扎实的计算机体系结构技术基础和并行计算优化能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯；\n4、熟悉GPU或NPU的硬件架构，熟练掌握推理优化软件栈（CUDA、CUTLASS、AscendC、BangC、HIP、FlyDSL）中的一种或多种，擅长至少一种异构芯片上的AI模型性能分析和算子优化；\n5、了解主流LLM、多模态模型结构特点，了解主流推理框架如vLLM、SGLang，了解常见大模型并行策略，了解常见大模型量化算法及算子优化方案可加分；\n6、有良好的编程规范和文档习惯。\n团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、负责Deepseek、Kimi、GLM等LLM或多模态模型在多种异构芯片上的推理优化，充分发挥出数十万卡的超大规模算力，支撑火山引擎方舟平台的大模型业务；\n2、负责完善不同芯片的推理适配和优化技术体系，提升大模型芯片矩阵的适配与优化效率；\n3、负责新型异构芯片在多种大模型上的分析评估工作，引入业界更高性价比的芯片算力；\n4、负责前沿技术的调研评估和引进落地，例如前沿论文中的推理加速技术、软硬协同优化、新异构硬件特性等。\n1、本科及以上学历，计算机/电子/信息/通信/自动化/软件/微电子等相关专业；\n2、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python编程语言；\n3、具备扎实的计算机体系结构技术基础和并行计算优化能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯；\n4、熟悉GPU或NPU的硬件架构，熟练掌握推理优化软件栈（CUDA、CUTLASS、AscendC、BangC、HIP、FlyDSL）中的一种或多种，擅长至少一种异构芯片上的AI模型性能分析和算子优化；\n5、了解主流LLM、多模态模型结构特点，了解主流推理框架如vLLM、SGLang，了解常见大模型并行策略，了解常见大模型量化算法及算子优化方案可加分；\n6、有良好的编程规范和文档习惯。",
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