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": "AI异构计算优化工程师 - Data AML",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "杭州、上海、北京",
"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:Data AML是字节跳动的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、负责评估符合业务要求的异构计算芯片,建立并完善评估体系与负载模型,预估业务收益;\n2、负责异构计算芯片在实际推理业务中的落地,适配芯片特性以降低推理时延、提高推理吞吐;\n3、负责异构计算芯片在实际训练业务中的落地,结合芯片计算与通信特性优化显存占用、提升训练吞吐;\n4、负责开发异构计算芯片的高性能算子,依据芯片特性优化算。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历;\n2、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言;能够熟练使用至少一种主流的机器学习框架(TensorFlow/PyTorch等),熟悉框架内部实现;\n3、具备扎实的计算机科学功底和编程能力,熟悉常见算法和数据结构,具有良好的编程习惯;熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景,如GPT、SD、DiT、W&D等;\n4、有良好的工作文档习惯,及时按要求撰写更新工作流程及技术文档;了解推理/训练/通信相关优化,有高性能算子、大规模训练、通算融合领域经验者优先;\n5、了解SIMD/SIMT外其他并行计算模型及算法,了解其并行编程模型及其优、缺点者优先;了解模型剪枝、量化、LLM投机采样等优化方法原理,具备相关模型优化经验者优先;\n6、了解常见AI编译器方案及其优、缺点(如XLA、TVM、MLIR),有实际开发经验者优先;了解GPU硬件架构,了解GPU软件栈(CUDA、cuBLAS、CUTLASS),具备GPU性能分析的能力者优先;了解AI Compiler技术栈(MLIR等),熟悉PyTorch2.0+编译栈、Triton者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"机器学习",
"深度学习",
"数据结构"
],
"preferred_qualifications": "了解推理/训练/通信相关优化,有高性能算子、大规模训练、通算融合领域经验者优先;5、了解SIMD/SIMT外其他并行计算模型及算法,了解其并行编程模型及其优、缺点者优先;了解模型剪枝、量化、LLM投机采样等优化方法原理,具备相关模型优化经验者优先;6、了解常见AI编译器方案及其优、缺点(如XLA、TVM、MLIR),有实际开发经验者优先;了解GPU硬件架构,了解GPU软件栈(CUDA、cuBLAS、CUTLASS),具备GPU性能分析的能力者优先;了解AI Compiler技术栈(MLIR等),熟悉PyTorch2.0+编译栈、Triton者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
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"posting": {
"posting_id": "7669705892888365365",
"post_date": "2026-08-03",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "AI异构计算优化工程师 - Data AML\n职位描述\n团队介绍:Data AML是字节跳动的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、负责评估符合业务要求的异构计算芯片,建立并完善评估体系与负载模型,预估业务收益;\n2、负责异构计算芯片在实际推理业务中的落地,适配芯片特性以降低推理时延、提高推理吞吐;\n3、负责异构计算芯片在实际训练业务中的落地,结合芯片计算与通信特性优化显存占用、提升训练吞吐;\n4、负责开发异构计算芯片的高性能算子,依据芯片特性优化算。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历;\n2、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言;能够熟练使用至少一种主流的机器学习框架(TensorFlow/PyTorch等),熟悉框架内部实现;\n3、具备扎实的计算机科学功底和编程能力,熟悉常见算法和数据结构,具有良好的编程习惯;熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景,如GPT、SD、DiT、W&D等;\n4、有良好的工作文档习惯,及时按要求撰写更新工作流程及技术文档;了解推理/训练/通信相关优化,有高性能算子、大规模训练、通算融合领域经验者优先;\n5、了解SIMD/SIMT外其他并行计算模型及算法,了解其并行编程模型及其优、缺点者优先;了解模型剪枝、量化、LLM投机采样等优化方法原理,具备相关模型优化经验者优先;\n6、了解常见AI编译器方案及其优、缺点(如XLA、TVM、MLIR),有实际开发经验者优先;了解GPU硬件架构,了解GPU软件栈(CUDA、cuBLAS、CUTLASS),具备GPU性能分析的能力者优先;了解AI Compiler技术栈(MLIR等),熟悉PyTorch2.0+编译栈、Triton者优先。\n团队介绍:Data AML是字节跳动的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、负责评估符合业务要求的异构计算芯片,建立并完善评估体系与负载模型,预估业务收益;\n2、负责异构计算芯片在实际推理业务中的落地,适配芯片特性以降低推理时延、提高推理吞吐;\n3、负责异构计算芯片在实际训练业务中的落地,结合芯片计算与通信特性优化显存占用、提升训练吞吐;\n4、负责开发异构计算芯片的高性能算子,依据芯片特性优化算。\n1、2027届获得本科及以上学历;\n2、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言;能够熟练使用至少一种主流的机器学习框架(TensorFlow/PyTorch等),熟悉框架内部实现;\n3、具备扎实的计算机科学功底和编程能力,熟悉常见算法和数据结构,具有良好的编程习惯;熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景,如GPT、SD、DiT、W&D等;\n4、有良好的工作文档习惯,及时按要求撰写更新工作流程及技术文档;了解推理/训练/通信相关优化,有高性能算子、大规模训练、通算融合领域经验者优先;\n5、了解SIMD/SIMT外其他并行计算模型及算法,了解其并行编程模型及其优、缺点者优先;了解模型剪枝、量化、LLM投机采样等优化方法原理,具备相关模型优化经验者优先;\n6、了解常见AI编译器方案及其优、缺点(如XLA、TVM、MLIR),有实际开发经验者优先;了解GPU硬件架构,了解GPU软件栈(CUDA、cuBLAS、CUTLASS),具备GPU性能分析的能力者优先;了解AI Compiler技术栈(MLIR等),熟悉PyTorch2.0+编译栈、Triton者优先。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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