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": "后端开发工程师（交易与广告） - 穿山甲",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
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"company": {
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"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": "本科及以上学历",
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"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：穿山甲是全球开发者成长平台，依托巨量引擎的技术和产品能力，为开发者提供用户增长、流量变现、LTV提升等全生命周期的服务和成长方案。目前，穿山甲覆盖日活跃DAU超过10亿，日均广告请求量超过3400亿，日均广告展示量超过50亿，帮助超过40万+个app在平台内飞速成长，也为超过320万广告主提供了用户增长和投放解决方案。\n\n1、负责亿级参数规模深度模型的训练优化与工程落地，涉及召粗精全链路模型，包括训练速度、模型体积、Serving耗时等，助力穿山甲模型训练效率提升；\n2、通过量化压缩、优化器、混合精度训练、特征淘汰等技术优化模型体积，为模型的进一步复杂化提供空间；\n3、深入优化训练流程全链路性能，包括数据预处理、模型并行策略、梯度同步、通信优化、CUDA算子加速等关键环节；从硬件（GPU/TPU）、网络通信、内存管理、计算图执行等多个维度进行系统级调优；\n4、基于PyTorch框架进行模型训练系统的定制化开发与性能调优，支持混合精度训练、量化压缩、特征淘汰、模型蒸馏等技术手段，提升训练吞吐与资源利用率；\n5、结合长序列、LLM等复杂化应用，提供更个性化的Training&Serving的效率与耗时优化，帮助更高效的落地；与算法团队紧密协作，实现模型快速迭代与规模化上线，持续提升模型效果与训练效率。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，熟悉主流深度学习编程框架；\n2、熟悉至少一门主流编程语言（如C++、Python、Go或Java）；\n3、对以下至少一个领域有深入理解：深度学习和统计机器学习、机器学习平台、分布式训练框架；\n4、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的业务问题充满激情；\n5、加分项：在搜广推场景有丰富的深度模型/大模型实践经验，或者有模型效率优化背景。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"机器学习",
"深度学习",
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"解决问题",
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"fulltext": "后端开发工程师（交易与广告） - 穿山甲\n职位描述\n团队介绍：穿山甲是全球开发者成长平台，依托巨量引擎的技术和产品能力，为开发者提供用户增长、流量变现、LTV提升等全生命周期的服务和成长方案。目前，穿山甲覆盖日活跃DAU超过10亿，日均广告请求量超过3400亿，日均广告展示量超过50亿，帮助超过40万+个app在平台内飞速成长，也为超过320万广告主提供了用户增长和投放解决方案。\n\n1、负责亿级参数规模深度模型的训练优化与工程落地，涉及召粗精全链路模型，包括训练速度、模型体积、Serving耗时等，助力穿山甲模型训练效率提升；\n2、通过量化压缩、优化器、混合精度训练、特征淘汰等技术优化模型体积，为模型的进一步复杂化提供空间；\n3、深入优化训练流程全链路性能，包括数据预处理、模型并行策略、梯度同步、通信优化、CUDA算子加速等关键环节；从硬件（GPU/TPU）、网络通信、内存管理、计算图执行等多个维度进行系统级调优；\n4、基于PyTorch框架进行模型训练系统的定制化开发与性能调优，支持混合精度训练、量化压缩、特征淘汰、模型蒸馏等技术手段，提升训练吞吐与资源利用率；\n5、结合长序列、LLM等复杂化应用，提供更个性化的Training&Serving的效率与耗时优化，帮助更高效的落地；与算法团队紧密协作，实现模型快速迭代与规模化上线，持续提升模型效果与训练效率。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，熟悉主流深度学习编程框架；\n2、熟悉至少一门主流编程语言（如C++、Python、Go或Java）；\n3、对以下至少一个领域有深入理解：深度学习和统计机器学习、机器学习平台、分布式训练框架；\n4、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的业务问题充满激情；\n5、加分项：在搜广推场景有丰富的深度模型/大模型实践经验，或者有模型效率优化背景。\n团队介绍：穿山甲是全球开发者成长平台，依托巨量引擎的技术和产品能力，为开发者提供用户增长、流量变现、LTV提升等全生命周期的服务和成长方案。目前，穿山甲覆盖日活跃DAU超过10亿，日均广告请求量超过3400亿，日均广告展示量超过50亿，帮助超过40万+个app在平台内飞速成长，也为超过320万广告主提供了用户增长和投放解决方案。\n\n1、负责亿级参数规模深度模型的训练优化与工程落地，涉及召粗精全链路模型，包括训练速度、模型体积、Serving耗时等，助力穿山甲模型训练效率提升；\n2、通过量化压缩、优化器、混合精度训练、特征淘汰等技术优化模型体积，为模型的进一步复杂化提供空间；\n3、深入优化训练流程全链路性能，包括数据预处理、模型并行策略、梯度同步、通信优化、CUDA算子加速等关键环节；从硬件（GPU/TPU）、网络通信、内存管理、计算图执行等多个维度进行系统级调优；\n4、基于PyTorch框架进行模型训练系统的定制化开发与性能调优，支持混合精度训练、量化压缩、特征淘汰、模型蒸馏等技术手段，提升训练吞吐与资源利用率；\n5、结合长序列、LLM等复杂化应用，提供更个性化的Training&Serving的效率与耗时优化，帮助更高效的落地；与算法团队紧密协作，实现模型快速迭代与规模化上线，持续提升模型效果与训练效率。\n1、本科及以上学历，具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，熟悉主流深度学习编程框架；\n2、熟悉至少一门主流编程语言（如C++、Python、Go或Java）；\n3、对以下至少一个领域有深入理解：深度学习和统计机器学习、机器学习平台、分布式训练框架；\n4、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的业务问题充满激情；\n5、加分项：在搜广推场景有丰富的深度模型/大模型实践经验，或者有模型效率优化背景。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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