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        "degree": "2027届获得本科及以上学历",
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        "responsibilities": "Seed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。\n\n团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。\n\n1、负责开发和优化视觉大模型推理框架，通过编译优化、并行计算优化、图融合、高效CUDA算子开发、低精度计算、高并发服务请求优化等高性能优化技术打造业界领先的多模态理解、AIGC推理引擎；\n2、负责视觉大模型（多模态理解、AIGC）训练优化算法研究和落地，通过数据并行、模型并行、Pipeline并行、通信优化等基于CUDA的分布式训练框架大幅提升模型的训练速度与效率；\n3、与公司各算法部门深度合作，分析业务性能瓶颈，通过软硬结合的方式，高效部署与优化多模态理解、AIGC核心业务模型，落地到字节跳动各产品线，投入AI工具链开发及技术生态的建设，支撑字节跳动AI方向重要业务的发展。",
        "requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机/电子/信息/通信/自动化/软件等相关专业；\n2、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言；\n3、了解深度学习算法基本原理，熟悉神经网络基本架构和各算子计算方式，具有AutoML、模型推理/训练优化或AI相关大模型/重要项目经验者优先；\n4、能够熟练使用至少一种主流的机器学习框架，熟悉各种模型/数据并行训练框架优先；\n5、了解主流多模态理解、AIGC算法模型，有多模态理解、AIGC模型推理和训练加速落地经验者优先；\n6、有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/Cutlass经验者优先。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
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        "job_highlights": "未披露"
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    "fulltext": "视觉大模型推理优化工程师-Seed大模型人才校招\n职位描述\nSeed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。\n\n团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。\n\n1、负责开发和优化视觉大模型推理框架，通过编译优化、并行计算优化、图融合、高效CUDA算子开发、低精度计算、高并发服务请求优化等高性能优化技术打造业界领先的多模态理解、AIGC推理引擎；\n2、负责视觉大模型（多模态理解、AIGC）训练优化算法研究和落地，通过数据并行、模型并行、Pipeline并行、通信优化等基于CUDA的分布式训练框架大幅提升模型的训练速度与效率；\n3、与公司各算法部门深度合作，分析业务性能瓶颈，通过软硬结合的方式，高效部署与优化多模态理解、AIGC核心业务模型，落地到字节跳动各产品线，投入AI工具链开发及技术生态的建设，支撑字节跳动AI方向重要业务的发展。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机/电子/信息/通信/自动化/软件等相关专业；\n2、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言；\n3、了解深度学习算法基本原理，熟悉神经网络基本架构和各算子计算方式，具有AutoML、模型推理/训练优化或AI相关大模型/重要项目经验者优先；\n4、能够熟练使用至少一种主流的机器学习框架，熟悉各种模型/数据并行训练框架优先；\n5、了解主流多模态理解、AIGC算法模型，有多模态理解、AIGC模型推理和训练加速落地经验者优先；\n6、有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/Cutlass经验者优先。\nSeed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。\n\n团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。\n\n1、负责开发和优化视觉大模型推理框架，通过编译优化、并行计算优化、图融合、高效CUDA算子开发、低精度计算、高并发服务请求优化等高性能优化技术打造业界领先的多模态理解、AIGC推理引擎；\n2、负责视觉大模型（多模态理解、AIGC）训练优化算法研究和落地，通过数据并行、模型并行、Pipeline并行、通信优化等基于CUDA的分布式训练框架大幅提升模型的训练速度与效率；\n3、与公司各算法部门深度合作，分析业务性能瓶颈，通过软硬结合的方式，高效部署与优化多模态理解、AIGC核心业务模型，落地到字节跳动各产品线，投入AI工具链开发及技术生态的建设，支撑字节跳动AI方向重要业务的发展。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机/电子/信息/通信/自动化/软件等相关专业；\n2、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言；\n3、了解深度学习算法基本原理，熟悉神经网络基本架构和各算子计算方式，具有AutoML、模型推理/训练优化或AI相关大模型/重要项目经验者优先；\n4、能够熟练使用至少一种主流的机器学习框架，熟悉各种模型/数据并行训练框架优先；\n5、了解主流多模态理解、AIGC算法模型，有多模态理解、AIGC模型推理和训练加速落地经验者优先；\n6、有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/Cutlass经验者优先。",
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