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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"job_title": "AI Infra研发工程师 - 存储",
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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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"responsibilities": "团队介绍：字节跳动基础设施存储团队，为字节跳动全系产品提供存储服务，对外打造火山引擎公有云存储产品体系，在AI时代深度支撑豆包大模型和方舟大模型平台。我们根植字节跳动最佳技术实践，以数十万台服务器规模和百EB 级数据稳定存储的企业服务经验，通过火山引擎丰富的存储产品矩阵对外赋能。我们积极探索业界顶尖的技术，从底层硬件构造到数据治理和上层应用加速，致力于构建业界领先的云存储服务，释放海量数据的无限价值。\n\n1、负责深度学习框架分布式并行策略的研发与优化，包括数据并行、张量并行、流水线并行等核心技术，支撑大模型的高效分布式训练；\n2、参与分布式训练中集合通信技术的优化，解决并行策略下的通信瓶颈问题，提升大规模集群的并行效率；\n3、配合存储团队完成分布式训练场景下的数据调度与缓存策略优化，保障并行训练时的数据高效读取；\n4、负责分布式并行策略的落地推广与问题排查，跟进前沿技术并推动架构迭代。",
"requirements_text": "1、深入理解深度学习框架的分布式并行策略（数据并行、张量并行、流水线并行等），有相关研发或优化经验；\n2、熟悉分布式训练中的集合通信机制（如AllReduce、AllGather等），能独立定位和解决并行训练中的通信问题；\n3、熟练掌握C++/Python等编程语言，具备扎实的算法与数据结构基础；\n4、有分布式系统开发经验，熟悉Linux操作系统与常用工具链。\n\n加分项：\n1、有存储系统开发经验（如分布式存储、内存存储等），了解分布式训练场景下的数据存储需求；\n2、参与过AI大模型分布式训练相关项目，有实际落地经验；\n3、熟悉CUDA编程或其他GPU加速技术，有GPU并行优化经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
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"深度学习",
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"fulltext": "AI Infra研发工程师 - 存储\n职位描述\n团队介绍：字节跳动基础设施存储团队，为字节跳动全系产品提供存储服务，对外打造火山引擎公有云存储产品体系，在AI时代深度支撑豆包大模型和方舟大模型平台。我们根植字节跳动最佳技术实践，以数十万台服务器规模和百EB 级数据稳定存储的企业服务经验，通过火山引擎丰富的存储产品矩阵对外赋能。我们积极探索业界顶尖的技术，从底层硬件构造到数据治理和上层应用加速，致力于构建业界领先的云存储服务，释放海量数据的无限价值。\n\n1、负责深度学习框架分布式并行策略的研发与优化，包括数据并行、张量并行、流水线并行等核心技术，支撑大模型的高效分布式训练；\n2、参与分布式训练中集合通信技术的优化，解决并行策略下的通信瓶颈问题，提升大规模集群的并行效率；\n3、配合存储团队完成分布式训练场景下的数据调度与缓存策略优化，保障并行训练时的数据高效读取；\n4、负责分布式并行策略的落地推广与问题排查，跟进前沿技术并推动架构迭代。\n\n职位要求\n1、深入理解深度学习框架的分布式并行策略（数据并行、张量并行、流水线并行等），有相关研发或优化经验；\n2、熟悉分布式训练中的集合通信机制（如AllReduce、AllGather等），能独立定位和解决并行训练中的通信问题；\n3、熟练掌握C++/Python等编程语言，具备扎实的算法与数据结构基础；\n4、有分布式系统开发经验，熟悉Linux操作系统与常用工具链。\n\n加分项：\n1、有存储系统开发经验（如分布式存储、内存存储等），了解分布式训练场景下的数据存储需求；\n2、参与过AI大模型分布式训练相关项目，有实际落地经验；\n3、熟悉CUDA编程或其他GPU加速技术，有GPU并行优化经验。\n团队介绍：字节跳动基础设施存储团队，为字节跳动全系产品提供存储服务，对外打造火山引擎公有云存储产品体系，在AI时代深度支撑豆包大模型和方舟大模型平台。我们根植字节跳动最佳技术实践，以数十万台服务器规模和百EB 级数据稳定存储的企业服务经验，通过火山引擎丰富的存储产品矩阵对外赋能。我们积极探索业界顶尖的技术，从底层硬件构造到数据治理和上层应用加速，致力于构建业界领先的云存储服务，释放海量数据的无限价值。\n\n1、负责深度学习框架分布式并行策略的研发与优化，包括数据并行、张量并行、流水线并行等核心技术，支撑大模型的高效分布式训练；\n2、参与分布式训练中集合通信技术的优化，解决并行策略下的通信瓶颈问题，提升大规模集群的并行效率；\n3、配合存储团队完成分布式训练场景下的数据调度与缓存策略优化，保障并行训练时的数据高效读取；\n4、负责分布式并行策略的落地推广与问题排查，跟进前沿技术并推动架构迭代。\n1、深入理解深度学习框架的分布式并行策略（数据并行、张量并行、流水线并行等），有相关研发或优化经验；\n2、熟悉分布式训练中的集合通信机制（如AllReduce、AllGather等），能独立定位和解决并行训练中的通信问题；\n3、熟练掌握C++/Python等编程语言，具备扎实的算法与数据结构基础；\n4、有分布式系统开发经验，熟悉Linux操作系统与常用工具链。\n\n加分项：\n1、有存储系统开发经验（如分布式存储、内存存储等），了解分布式训练场景下的数据存储需求；\n2、参与过AI大模型分布式训练相关项目，有实际落地经验；\n3、熟悉CUDA编程或其他GPU加速技术，有GPU并行优化经验。",
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