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": "大模型训练/推理优化实习生-Data-抖音/直播/电商/剪映",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "机器学习"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",
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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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"compensation": {
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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
"visa_support": "未披露",
"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：推荐架构团队支撑字节跳动旗下多款APP产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、剪映等推荐系统架构的设计和开发，保障系统的稳定和高可用，致力于抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台；关于在线服务，在这里你有机会参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化，也有机会参与模型训练与调度等相关问题的研究与突破，解决系统瓶颈，降低成本开销；如你对大数据感兴趣，在这里也有机会参与通用实时计算系统的开发、构建统一的推荐特征中台，为推荐业务实现先进的消重、计数、特征服务等；我们期待热爱技术的你加入，一起创造更多可能。\n\n1、完成LLM训练/推理技术在推荐大模型场景的研发、落地和调优，解决推荐场景的大模型工程问题；\n2、针对PyTorch、TensorFlow等框架提供高自动化、极致性能的模型优化方案；\n3、推动基于大模型开源组件构建，设计和实现新一代推荐系统架构，支持推荐大模型在业务落地；\n4、与算法团队Co-Design，推动端到端生成式推荐技术创新的预研和落地。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、网络工程等相关专业优先；\n2、扎实的编程和算法基础，熟练掌握C/C++、Python、Java等编程语言，有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/CUTLASS经验者优先；\n3、熟悉大模型推理加速的研究和技术进展，包括但不限于模型量化、图编译、算子调优、KV Cache、PD分离等；\n4、掌握LLM训练/推理技术，有实际开发和应用落地经验，例如Megatron、DeepSpeed、vLLM、SGLang、TRT-LLM等；\n5、对大模型工程有丰富的经验和广阔视野，紧追开源动态，具备独立的Troubleshooting能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"CUDA",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、网络工程等相关专业优先；2、扎实的编程和算法基础，熟练掌握C/C++、Python、Java等编程语言，有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/CUTLASS经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "大模型训练/推理优化实习生-Data-抖音/直播/电商/剪映\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：推荐架构团队支撑字节跳动旗下多款APP产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、剪映等推荐系统架构的设计和开发，保障系统的稳定和高可用，致力于抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台；关于在线服务，在这里你有机会参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化，也有机会参与模型训练与调度等相关问题的研究与突破，解决系统瓶颈，降低成本开销；如你对大数据感兴趣，在这里也有机会参与通用实时计算系统的开发、构建统一的推荐特征中台，为推荐业务实现先进的消重、计数、特征服务等；我们期待热爱技术的你加入，一起创造更多可能。\n\n1、完成LLM训练/推理技术在推荐大模型场景的研发、落地和调优，解决推荐场景的大模型工程问题；\n2、针对PyTorch、TensorFlow等框架提供高自动化、极致性能的模型优化方案；\n3、推动基于大模型开源组件构建，设计和实现新一代推荐系统架构，支持推荐大模型在业务落地；\n4、与算法团队Co-Design，推动端到端生成式推荐技术创新的预研和落地。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、网络工程等相关专业优先；\n2、扎实的编程和算法基础，熟练掌握C/C++、Python、Java等编程语言，有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/CUTLASS经验者优先；\n3、熟悉大模型推理加速的研究和技术进展，包括但不限于模型量化、图编译、算子调优、KV Cache、PD分离等；\n4、掌握LLM训练/推理技术，有实际开发和应用落地经验，例如Megatron、DeepSpeed、vLLM、SGLang、TRT-LLM等；\n5、对大模型工程有丰富的经验和广阔视野，紧追开源动态，具备独立的Troubleshooting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：推荐架构团队支撑字节跳动旗下多款APP产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、剪映等推荐系统架构的设计和开发，保障系统的稳定和高可用，致力于抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台；关于在线服务，在这里你有机会参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化，也有机会参与模型训练与调度等相关问题的研究与突破，解决系统瓶颈，降低成本开销；如你对大数据感兴趣，在这里也有机会参与通用实时计算系统的开发、构建统一的推荐特征中台，为推荐业务实现先进的消重、计数、特征服务等；我们期待热爱技术的你加入，一起创造更多可能。\n\n1、完成LLM训练/推理技术在推荐大模型场景的研发、落地和调优，解决推荐场景的大模型工程问题；\n2、针对PyTorch、TensorFlow等框架提供高自动化、极致性能的模型优化方案；\n3、推动基于大模型开源组件构建，设计和实现新一代推荐系统架构，支持推荐大模型在业务落地；\n4、与算法团队Co-Design，推动端到端生成式推荐技术创新的预研和落地。\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、网络工程等相关专业优先；\n2、扎实的编程和算法基础，熟练掌握C/C++、Python、Java等编程语言，有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/CUTLASS经验者优先；\n3、熟悉大模型推理加速的研究和技术进展，包括但不限于模型量化、图编译、算子调优、KV Cache、PD分离等；\n4、掌握LLM训练/推理技术，有实际开发和应用落地经验，例如Megatron、DeepSpeed、vLLM、SGLang、TRT-LLM等；\n5、对大模型工程有丰富的经验和广阔视野，紧追开源动态，具备独立的Troubleshooting能力。",
"standard_classification": {
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