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        "degree": "2027届获得本科及以上学历",
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        "responsibilities": "团队介绍：国际支付，立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务，专注于全球支付产品线的质量和效率，确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务，建立国际支付产品和能力，同时在高效助力业务快速拓展的同时，打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务，遍布全球多个国家和地区，团队拥有丰富的国际化产品研发经验；同时这里有全球超大规模的支付网络；覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案；围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚；LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外，我们在全球设立团队，团队同学背景多元，不同的思维方式，打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战，还有跨文化交流机会在等你！\n\n1、负责金融场景下大模型、时序模型、多模态模型的训推基础设施建设，搭建高效稳定的GPU训练集群与推理服务体系，完成模型部署流程建设、算力资源调度治理，提升GPU训练和推理资源利用率；\n2、跟进业界前沿技术，针对模型压缩、算子优化、推理加速、分布式训练、KV‑Cache优化、模型并行、容器化部署开展技术调研落地；基于PyTorch、TensorRT、vLLM等框架做适配开发；\n3、参与AI数据处理平台建设，搭建多模态数据处理、特征提取、向量召回、离线数据沉淀的工程链路，完善数据预处理、样本回流、特征加工全流程服务，为算法迭代提供工程保障；\n4、设计统一模型发布平台和监控体系，建设算力监控、性能指标采集、故障告警、容量评估体系；制定资源交付标准、资源池划分策略，优化模型发布流程，缩短部署周期，提升模型部署成功率；\n5、和算法工程师、后端研发、国际业务团队紧密协作，理解金融业务对高可用、安全性、稳定性的严苛要求，结合国际风控、智能催收等业务场景输出训推最佳实践方案，助力AI能力规模化落地国际业务。",
        "requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机科学、计算机工程、统计学、应用数学、数据科学或其他相关专业；\n2、扎实掌握计算机基础知识，包含操作系统、计算机网络、数据结构；熟悉Linux开发环境，了解GPU运行原理；\n3、了解PyTorch、TensorFlow、vLLM和SGLang等AI框架，熟悉模型训练、推理部署基本流程。\n\n加分项\n1、有CUDA算子开发、TensorRT/vLLM部署、K8s容器化、分布式训练实践经验；参与AI-Infra开源项目，或者有GPU性能调优、算力调度相关项目经历；\n2、发表过CCF A/B类论文或获得过AI相关竞赛TOP奖项者优先。",
        "skills": [AI生成
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        "contact_methods": [
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    "fulltext": "AI Infra工程师 - 国际支付\n职位描述\n团队介绍：国际支付，立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务，专注于全球支付产品线的质量和效率，确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务，建立国际支付产品和能力，同时在高效助力业务快速拓展的同时，打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务，遍布全球多个国家和地区，团队拥有丰富的国际化产品研发经验；同时这里有全球超大规模的支付网络；覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案；围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚；LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外，我们在全球设立团队，团队同学背景多元，不同的思维方式，打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战，还有跨文化交流机会在等你！\n\n1、负责金融场景下大模型、时序模型、多模态模型的训推基础设施建设，搭建高效稳定的GPU训练集群与推理服务体系，完成模型部署流程建设、算力资源调度治理，提升GPU训练和推理资源利用率；\n2、跟进业界前沿技术，针对模型压缩、算子优化、推理加速、分布式训练、KV‑Cache优化、模型并行、容器化部署开展技术调研落地；基于PyTorch、TensorRT、vLLM等框架做适配开发；\n3、参与AI数据处理平台建设，搭建多模态数据处理、特征提取、向量召回、离线数据沉淀的工程链路，完善数据预处理、样本回流、特征加工全流程服务，为算法迭代提供工程保障；\n4、设计统一模型发布平台和监控体系，建设算力监控、性能指标采集、故障告警、容量评估体系；制定资源交付标准、资源池划分策略，优化模型发布流程，缩短部署周期，提升模型部署成功率；\n5、和算法工程师、后端研发、国际业务团队紧密协作，理解金融业务对高可用、安全性、稳定性的严苛要求，结合国际风控、智能催收等业务场景输出训推最佳实践方案，助力AI能力规模化落地国际业务。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机科学、计算机工程、统计学、应用数学、数据科学或其他相关专业；\n2、扎实掌握计算机基础知识，包含操作系统、计算机网络、数据结构；熟悉Linux开发环境，了解GPU运行原理；\n3、了解PyTorch、TensorFlow、vLLM和SGLang等AI框架，熟悉模型训练、推理部署基本流程。\n\n加分项\n1、有CUDA算子开发、TensorRT/vLLM部署、K8s容器化、分布式训练实践经验；参与AI-Infra开源项目，或者有GPU性能调优、算力调度相关项目经历；\n2、发表过CCF A/B类论文或获得过AI相关竞赛TOP奖项者优先。\n团队介绍：国际支付，立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务，专注于全球支付产品线的质量和效率，确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务，建立国际支付产品和能力，同时在高效助力业务快速拓展的同时，打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务，遍布全球多个国家和地区，团队拥有丰富的国际化产品研发经验；同时这里有全球超大规模的支付网络；覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案；围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚；LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外，我们在全球设立团队，团队同学背景多元，不同的思维方式，打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战，还有跨文化交流机会在等你！\n\n1、负责金融场景下大模型、时序模型、多模态模型的训推基础设施建设，搭建高效稳定的GPU训练集群与推理服务体系，完成模型部署流程建设、算力资源调度治理，提升GPU训练和推理资源利用率；\n2、跟进业界前沿技术，针对模型压缩、算子优化、推理加速、分布式训练、KV‑Cache优化、模型并行、容器化部署开展技术调研落地；基于PyTorch、TensorRT、vLLM等框架做适配开发；\n3、参与AI数据处理平台建设，搭建多模态数据处理、特征提取、向量召回、离线数据沉淀的工程链路，完善数据预处理、样本回流、特征加工全流程服务，为算法迭代提供工程保障；\n4、设计统一模型发布平台和监控体系，建设算力监控、性能指标采集、故障告警、容量评估体系；制定资源交付标准、资源池划分策略，优化模型发布流程，缩短部署周期，提升模型部署成功率；\n5、和算法工程师、后端研发、国际业务团队紧密协作，理解金融业务对高可用、安全性、稳定性的严苛要求，结合国际风控、智能催收等业务场景输出训推最佳实践方案，助力AI能力规模化落地国际业务。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机科学、计算机工程、统计学、应用数学、数据科学或其他相关专业；\n2、扎实掌握计算机基础知识，包含操作系统、计算机网络、数据结构；熟悉Linux开发环境，了解GPU运行原理；\n3、了解PyTorch、TensorFlow、vLLM和SGLang等AI框架，熟悉模型训练、推理部署基本流程。\n\n加分项\n1、有CUDA算子开发、TensorRT/vLLM部署、K8s容器化、分布式训练实践经验；参与AI-Infra开源项目，或者有GPU性能调优、算力调度相关项目经历；\n2、发表过CCF A/B类论文或获得过AI相关竞赛TOP奖项者优先。",
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