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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI加速软件资深研发工程师-芯片研发",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "西安",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "硕士学位及以上优先",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责大模型在自研AI芯片上的性能评估与软硬件协同优化，主导方案设计、计算、通信全链路适配和调优；\n2、对接算法，负责字节跳动大模型例如豆包、Seedance等在自研硬件不同分布式方案设计性能评估、roofline建模和集群成本分析等，协助业务落地的软硬件协同设计；\n3、负责高性能计算算子与集合通信算子的设计、实现与优化，主导大模型分布式训练/推理场景下计算与通信的融合及重叠优化，追求极致的端到端吞吐与性价比；\n4、负责模型量化、稀疏、蒸馏等部署方案的探索与落地，构建分布式推理系统并对推理框架做极致调优；\n5、牵引关键技术难题攻关，制定技术路线，指导并培养团队成员，推动跨团队（算法、框架、驱动、硬件、芯片验证）协同与自研软件栈的架构演进；主动探索针对硬件，创新的部署方案和软件栈方案设计。",
"requirements_text": "1、计算机/电子工程相关专业，硕士学位及以上优先，4年以上AI编译器、算子或高性能通信相关研发经验；\n2、深入理解AI加速硬件体系结构与并行计算，精通多层级存储、片上NOC与片间互联原理，能从体系结构视角驱动软硬件协同设计；\n3、精通C/C++与Python，具备扎实的算法功底与大型软件系统的架构设计、性能优化能力；\n4、深入掌握主流深度学习框架的底层计算与运行时机制，对常见算子的底层实现有深刻理解；\n5、具备技术领导力与较强自驱力，能独立牵引复杂技术攻关，沟通协作与问题分析解决能力优秀。\n\n以下为加分项\n1、深入理解LLM与多模态模型（如Qwen、DeepSeek等），有大模型分布式训练/推理框架的研发与调优经验，有大模型训练千卡以上集群训练落地经验；\n2、熟悉NCCL、DeepEP等集合通信库与RDMA原理，有自研集合通信库或芯片互联的研发与优化经验；\n3、熟悉GPU或主流AI DSA体系结构与CUDA等异构编程模型，有算子优化、图编译优化或硬件评测的实战经验；\n4、有AI加速硬件量化工具的开发经验，熟悉模型量化、稀疏、剪枝、蒸馏等压缩技术的落地；\n5、熟悉AI服务器与集群架构，对多层级卡间互联Topo有实践经验，有大规模分布式部署落地经历。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"CUDA",
"深度学习",
"模型训练",
"性能优化",
"架构设计",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、计算机/电子工程相关专业，硕士学位及以上优先，4年以上AI编译器、算子或高性能通信相关研发经验；以下为加分项",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7647749446726781237/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7647749446726781237",
"post_date": "2026-06-05",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7647749446726781237/detail"
},
"fulltext": "AI加速软件资深研发工程师-芯片研发\n职位描述\n1、负责大模型在自研AI芯片上的性能评估与软硬件协同优化，主导方案设计、计算、通信全链路适配和调优；\n2、对接算法，负责字节跳动大模型例如豆包、Seedance等在自研硬件不同分布式方案设计性能评估、roofline建模和集群成本分析等，协助业务落地的软硬件协同设计；\n3、负责高性能计算算子与集合通信算子的设计、实现与优化，主导大模型分布式训练/推理场景下计算与通信的融合及重叠优化，追求极致的端到端吞吐与性价比；\n4、负责模型量化、稀疏、蒸馏等部署方案的探索与落地，构建分布式推理系统并对推理框架做极致调优；\n5、牵引关键技术难题攻关，制定技术路线，指导并培养团队成员，推动跨团队（算法、框架、驱动、硬件、芯片验证）协同与自研软件栈的架构演进；主动探索针对硬件，创新的部署方案和软件栈方案设计。\n\n职位要求\n1、计算机/电子工程相关专业，硕士学位及以上优先，4年以上AI编译器、算子或高性能通信相关研发经验；\n2、深入理解AI加速硬件体系结构与并行计算，精通多层级存储、片上NOC与片间互联原理，能从体系结构视角驱动软硬件协同设计；\n3、精通C/C++与Python，具备扎实的算法功底与大型软件系统的架构设计、性能优化能力；\n4、深入掌握主流深度学习框架的底层计算与运行时机制，对常见算子的底层实现有深刻理解；\n5、具备技术领导力与较强自驱力，能独立牵引复杂技术攻关，沟通协作与问题分析解决能力优秀。\n\n以下为加分项\n1、深入理解LLM与多模态模型（如Qwen、DeepSeek等），有大模型分布式训练/推理框架的研发与调优经验，有大模型训练千卡以上集群训练落地经验；\n2、熟悉NCCL、DeepEP等集合通信库与RDMA原理，有自研集合通信库或芯片互联的研发与优化经验；\n3、熟悉GPU或主流AI DSA体系结构与CUDA等异构编程模型，有算子优化、图编译优化或硬件评测的实战经验；\n4、有AI加速硬件量化工具的开发经验，熟悉模型量化、稀疏、剪枝、蒸馏等压缩技术的落地；\n5、熟悉AI服务器与集群架构，对多层级卡间互联Topo有实践经验，有大规模分布式部署落地经历。\n1、负责大模型在自研AI芯片上的性能评估与软硬件协同优化，主导方案设计、计算、通信全链路适配和调优；\n2、对接算法，负责字节跳动大模型例如豆包、Seedance等在自研硬件不同分布式方案设计性能评估、roofline建模和集群成本分析等，协助业务落地的软硬件协同设计；\n3、负责高性能计算算子与集合通信算子的设计、实现与优化，主导大模型分布式训练/推理场景下计算与通信的融合及重叠优化，追求极致的端到端吞吐与性价比；\n4、负责模型量化、稀疏、蒸馏等部署方案的探索与落地，构建分布式推理系统并对推理框架做极致调优；\n5、牵引关键技术难题攻关，制定技术路线，指导并培养团队成员，推动跨团队（算法、框架、驱动、硬件、芯片验证）协同与自研软件栈的架构演进；主动探索针对硬件，创新的部署方案和软件栈方案设计。\n1、计算机/电子工程相关专业，硕士学位及以上优先，4年以上AI编译器、算子或高性能通信相关研发经验；\n2、深入理解AI加速硬件体系结构与并行计算，精通多层级存储、片上NOC与片间互联原理，能从体系结构视角驱动软硬件协同设计；\n3、精通C/C++与Python，具备扎实的算法功底与大型软件系统的架构设计、性能优化能力；\n4、深入掌握主流深度学习框架的底层计算与运行时机制，对常见算子的底层实现有深刻理解；\n5、具备技术领导力与较强自驱力，能独立牵引复杂技术攻关，沟通协作与问题分析解决能力优秀。\n\n以下为加分项\n1、深入理解LLM与多模态模型（如Qwen、DeepSeek等），有大模型分布式训练/推理框架的研发与调优经验，有大模型训练千卡以上集群训练落地经验；\n2、熟悉NCCL、DeepEP等集合通信库与RDMA原理，有自研集合通信库或芯片互联的研发与优化经验；\n3、熟悉GPU或主流AI DSA体系结构与CUDA等异构编程模型，有算子优化、图编译优化或硬件评测的实战经验；\n4、有AI加速硬件量化工具的开发经验，熟悉模型量化、稀疏、剪枝、蒸馏等压缩技术的落地；\n5、熟悉AI服务器与集群架构，对多层级卡间互联Topo有实践经验，有大规模分布式部署落地经历。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}