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": "大模型推理优化工程师-抖音",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"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": "本科学历及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "2、负责图像/视频/3D/多模态等方向AIGC大模型推理加速研究，包括模型蒸馏、模型量化、模型剪枝、异构卡适配、推理加速框架移植等；\n3、负责大模型训练过程中的GPU资源管理、异构卡适配、提升GPU利用率等，以及业务落地过程中大模型的工程服务开发部署；\n4、探索前沿推理加速技术，持续提升模型推理效率。",
"requirements_text": "1、本科学历及以上，人工智能、计算机视觉、计算机图形学、软件工程等相关专业，具有丰富推理优化实践经验者优先；\n2、具有优秀的编程基础，熟练使用C++和Python编程语言以及PyTorch深度学习框架，熟悉GPU/NPU上的算子开发；\n3、具有扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉常见大模型架构和算子实现细节，特别是对Diffusion和LLM模型架构有深入理解；\n4、熟悉大模型蒸馏、量化、剪枝等常用压缩技术，熟练使用常见推理加速工具，如TensorRT、vLLM等；\n5、具有优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，具备良好的沟通和团队合作能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"计算机视觉",
"团队协作",
"解决问题",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、本科学历及以上，人工智能、计算机视觉、计算机图形学、软件工程等相关专业，具有丰富推理优化实践经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7627066508838422837/detail"
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"fulltext": "大模型推理优化工程师-抖音\n职位描述\n2、负责图像/视频/3D/多模态等方向AIGC大模型推理加速研究，包括模型蒸馏、模型量化、模型剪枝、异构卡适配、推理加速框架移植等；\n3、负责大模型训练过程中的GPU资源管理、异构卡适配、提升GPU利用率等，以及业务落地过程中大模型的工程服务开发部署；\n4、探索前沿推理加速技术，持续提升模型推理效率。\n\n职位要求\n1、本科学历及以上，人工智能、计算机视觉、计算机图形学、软件工程等相关专业，具有丰富推理优化实践经验者优先；\n2、具有优秀的编程基础，熟练使用C++和Python编程语言以及PyTorch深度学习框架，熟悉GPU/NPU上的算子开发；\n3、具有扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉常见大模型架构和算子实现细节，特别是对Diffusion和LLM模型架构有深入理解；\n4、熟悉大模型蒸馏、量化、剪枝等常用压缩技术，熟练使用常见推理加速工具，如TensorRT、vLLM等；\n5、具有优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，具备良好的沟通和团队合作能力。\n2、负责图像/视频/3D/多模态等方向AIGC大模型推理加速研究，包括模型蒸馏、模型量化、模型剪枝、异构卡适配、推理加速框架移植等；\n3、负责大模型训练过程中的GPU资源管理、异构卡适配、提升GPU利用率等，以及业务落地过程中大模型的工程服务开发部署；\n4、探索前沿推理加速技术，持续提升模型推理效率。\n1、本科学历及以上，人工智能、计算机视觉、计算机图形学、软件工程等相关专业，具有丰富推理优化实践经验者优先；\n2、具有优秀的编程基础，熟练使用C++和Python编程语言以及PyTorch深度学习框架，熟悉GPU/NPU上的算子开发；\n3、具有扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉常见大模型架构和算子实现细节，特别是对Diffusion和LLM模型架构有深入理解；\n4、熟悉大模型蒸馏、量化、剪枝等常用压缩技术，熟练使用常见推理加速工具，如TensorRT、vLLM等；\n5、具有优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，具备良好的沟通和团队合作能力。",
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