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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "搜索大模型训练/推理工程师 - 搜索架构",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、杭州、上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "机器学习"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "2027届获得本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：作为字节跳动核心业务的技术引擎，搜索架构部门致力于构建全球领先的大规模智能搜索架构，支撑抖音、电商等业务的飞速发展。在抖音等短视频生态与电商业务，我们直面千亿级数据规模下的复杂工程挑战。团队深耕检索架构、分布式系统、模型工程与特征工程四大核心领域。我们通过技术创新驱动人与信息的高效连接，服务全球数亿用户的大规模搜索需求，打造极致的搜索体验。\n\n1、完成LLM训练、推理技术在搜索大模型场景的研发、落地和调优，解决推荐场景的大模型工程问题；\n2、针对PyTorch、TensorFlow等框架提供高自动化、极致性能的模型优化方案；\n3、推动基于大模型开源组件构建，设计和实现新一代推荐系统架构，支持推荐大模型在业务落地；\n4、与算法团队Co-Design，推动端到端生成式推荐技术创新的预研和落地。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、扎实的编程和算法基础，熟练掌握C/C++、Python、Java等编程语言，有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/CUTLASS经验者优先；\n3、熟悉大模型推理加速的研究和技术进展，包括但不限于模型量化、图编译、算子调优、KVCache、PD分离等；\n4、掌握LLM训练/推理技术，有实际开发和应用落地经验，例如Megatron、DeepSpeed、vLLM、SGLang、TRT-LLM等；\n5、对大模型工程有丰富的经验和广阔视野，紧追开源动态，具备独立的Troubleshooting能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"CUDA",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先；2、扎实的编程和算法基础，熟练掌握C/C++、Python、Java等编程语言，有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/CUTLASS经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"posting": {
"posting_id": "7664518280353138949",
"post_date": "2026-07-20",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7664518280353138949/detail"
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"fulltext": "搜索大模型训练/推理工程师 - 搜索架构\n职位描述\n团队介绍：作为字节跳动核心业务的技术引擎，搜索架构部门致力于构建全球领先的大规模智能搜索架构，支撑抖音、电商等业务的飞速发展。在抖音等短视频生态与电商业务，我们直面千亿级数据规模下的复杂工程挑战。团队深耕检索架构、分布式系统、模型工程与特征工程四大核心领域。我们通过技术创新驱动人与信息的高效连接，服务全球数亿用户的大规模搜索需求，打造极致的搜索体验。\n\n1、完成LLM训练、推理技术在搜索大模型场景的研发、落地和调优，解决推荐场景的大模型工程问题；\n2、针对PyTorch、TensorFlow等框架提供高自动化、极致性能的模型优化方案；\n3、推动基于大模型开源组件构建，设计和实现新一代推荐系统架构，支持推荐大模型在业务落地；\n4、与算法团队Co-Design，推动端到端生成式推荐技术创新的预研和落地。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、扎实的编程和算法基础，熟练掌握C/C++、Python、Java等编程语言，有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/CUTLASS经验者优先；\n3、熟悉大模型推理加速的研究和技术进展，包括但不限于模型量化、图编译、算子调优、KVCache、PD分离等；\n4、掌握LLM训练/推理技术，有实际开发和应用落地经验，例如Megatron、DeepSpeed、vLLM、SGLang、TRT-LLM等；\n5、对大模型工程有丰富的经验和广阔视野，紧追开源动态，具备独立的Troubleshooting能力。\n团队介绍：作为字节跳动核心业务的技术引擎，搜索架构部门致力于构建全球领先的大规模智能搜索架构，支撑抖音、电商等业务的飞速发展。在抖音等短视频生态与电商业务，我们直面千亿级数据规模下的复杂工程挑战。团队深耕检索架构、分布式系统、模型工程与特征工程四大核心领域。我们通过技术创新驱动人与信息的高效连接，服务全球数亿用户的大规模搜索需求，打造极致的搜索体验。\n\n1、完成LLM训练、推理技术在搜索大模型场景的研发、落地和调优，解决推荐场景的大模型工程问题；\n2、针对PyTorch、TensorFlow等框架提供高自动化、极致性能的模型优化方案；\n3、推动基于大模型开源组件构建，设计和实现新一代推荐系统架构，支持推荐大模型在业务落地；\n4、与算法团队Co-Design，推动端到端生成式推荐技术创新的预研和落地。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、扎实的编程和算法基础，熟练掌握C/C++、Python、Java等编程语言，有CUDA开发经验，熟悉TensorRT/Triton/CUTLASS经验者优先；\n3、熟悉大模型推理加速的研究和技术进展，包括但不限于模型量化、图编译、算子调优、KVCache、PD分离等；\n4、掌握LLM训练/推理技术，有实际开发和应用落地经验，例如Megatron、DeepSpeed、vLLM、SGLang、TRT-LLM等；\n5、对大模型工程有丰富的经验和广阔视野，紧追开源动态，具备独立的Troubleshooting能力。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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