主分类：云基础设施与系统软件研发
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": "编译器开发实习生-App Infra",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "杭州",
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"job_category": "基础架构"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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"benefits": "未披露"
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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：App Infra是字节跳动面向应用的基建中台部门，以App侧性能/稳定性深度优化为基础，结合LLM、Agent、生成式推荐模型等前沿技术，为字节跳动旗下的核心应用提供终端+平台的解决方案。于下层，结合操作系统、虚拟机、工具链、编译器等技术，建设了稳定性、流畅性、电量在内全链路的监控体系和调试分析工具；于上层，则结合端侧特征工程、深度学习模型/决策树模型/SLM 训练等基建，围绕搜索/推荐/广告/直播/电商等场景，建设了云端协同推荐、品质体验优化等端智能解决方案。如果你热爱挑战底层技术、追求极致优化，又渴望把AI转化为千万用户感受得到的流畅与智能——欢迎加入，和我们一起打造下一代移动体验！\n\n1、负责编译工具链优化能力建设，基于Redex/R8实现字节码优化，或基于LLVM实现二进制产物优化，持续提升程序运行性能；\n2、负责跟进业内及学术界Toolchain领域前沿技术进展，开展可行性验证并推动落地；\n3、负责探索LLM在性能优化和Toolchain优化的应用，推进相关技术研究与落地。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、熟练掌握C++/Java/Kotlin/Objective-C/Swift之一；\n3、有较强的分析问题和解决问题的能力，追求卓越，团队意识强；\n4、优秀的团队沟通与协作能力。\n\n以下任一领域有相关经验者优先：\n1、熟悉一个虚拟机（ART/OpenJDK/GraalVM）或一种语言运行时，具备运行时系统、GC、Interpreter、JIT/AOT编译器等相关经验；\n2、熟悉Redex/R8/LLVM，具备编译器功能开发，以及优化Pass、PGO、LTO/ThinLTO、BOLT等相关经验；\n3、有程序静态分析学术研究或开发相关经验。",
"skills": [AI生成
"Java",
"C++",
"Swift",
"Kotlin",
"解决问题"
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"preferred_qualifications": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；以下任一领域有相关经验者优先：",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "编译器开发实习生-App Infra\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：App Infra是字节跳动面向应用的基建中台部门，以App侧性能/稳定性深度优化为基础，结合LLM、Agent、生成式推荐模型等前沿技术，为字节跳动旗下的核心应用提供终端+平台的解决方案。于下层，结合操作系统、虚拟机、工具链、编译器等技术，建设了稳定性、流畅性、电量在内全链路的监控体系和调试分析工具；于上层，则结合端侧特征工程、深度学习模型/决策树模型/SLM 训练等基建，围绕搜索/推荐/广告/直播/电商等场景，建设了云端协同推荐、品质体验优化等端智能解决方案。如果你热爱挑战底层技术、追求极致优化，又渴望把AI转化为千万用户感受得到的流畅与智能——欢迎加入，和我们一起打造下一代移动体验！\n\n1、负责编译工具链优化能力建设，基于Redex/R8实现字节码优化，或基于LLVM实现二进制产物优化，持续提升程序运行性能；\n2、负责跟进业内及学术界Toolchain领域前沿技术进展，开展可行性验证并推动落地；\n3、负责探索LLM在性能优化和Toolchain优化的应用，推进相关技术研究与落地。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、熟练掌握C++/Java/Kotlin/Objective-C/Swift之一；\n3、有较强的分析问题和解决问题的能力，追求卓越，团队意识强；\n4、优秀的团队沟通与协作能力。\n\n以下任一领域有相关经验者优先：\n1、熟悉一个虚拟机（ART/OpenJDK/GraalVM）或一种语言运行时，具备运行时系统、GC、Interpreter、JIT/AOT编译器等相关经验；\n2、熟悉Redex/R8/LLVM，具备编译器功能开发，以及优化Pass、PGO、LTO/ThinLTO、BOLT等相关经验；\n3、有程序静态分析学术研究或开发相关经验。\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：App Infra是字节跳动面向应用的基建中台部门，以App侧性能/稳定性深度优化为基础，结合LLM、Agent、生成式推荐模型等前沿技术，为字节跳动旗下的核心应用提供终端+平台的解决方案。于下层，结合操作系统、虚拟机、工具链、编译器等技术，建设了稳定性、流畅性、电量在内全链路的监控体系和调试分析工具；于上层，则结合端侧特征工程、深度学习模型/决策树模型/SLM 训练等基建，围绕搜索/推荐/广告/直播/电商等场景，建设了云端协同推荐、品质体验优化等端智能解决方案。如果你热爱挑战底层技术、追求极致优化，又渴望把AI转化为千万用户感受得到的流畅与智能——欢迎加入，和我们一起打造下一代移动体验！\n\n1、负责编译工具链优化能力建设，基于Redex/R8实现字节码优化，或基于LLVM实现二进制产物优化，持续提升程序运行性能；\n2、负责跟进业内及学术界Toolchain领域前沿技术进展，开展可行性验证并推动落地；\n3、负责探索LLM在性能优化和Toolchain优化的应用，推进相关技术研究与落地。\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、熟练掌握C++/Java/Kotlin/Objective-C/Swift之一；\n3、有较强的分析问题和解决问题的能力，追求卓越，团队意识强；\n4、优秀的团队沟通与协作能力。\n\n以下任一领域有相关经验者优先：\n1、熟悉一个虚拟机（ART/OpenJDK/GraalVM）或一种语言运行时，具备运行时系统、GC、Interpreter、JIT/AOT编译器等相关经验；\n2、熟悉Redex/R8/LLVM，具备编译器功能开发，以及优化Pass、PGO、LTO/ThinLTO、BOLT等相关经验；\n3、有程序静态分析学术研究或开发相关经验。",
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