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": "AI芯片工具链软件工程师 - 芯片研发",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、深圳、上海、杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "硬件"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：字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节，主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。\n\n1、参与整体AI工具链的研发过程，包括以下主要工作内容；\n2、参与AI编译器的开发，模型量化等特性支持；\n3、参与算子开发、算子编译及调优，模型编译支持及优化；\n4、参与Runtime框架研发；\n5、软硬件协同优化、AI加速器评测相关工作；\n6、业界前沿模型调研工作。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，专业不限；\n2、理解深度学习框架和编译软件栈；熟悉C++、Python等编程语言；掌握数据结构与算法、计算机体系结构等基础知识；有主动学习、快速解决问题的能力和自我驱动力。\n\n加分项：\n1、了解编译器and代码优化技术，熟悉MLIR、TVM、XLA、LLVM等中间表示，有相关开发经验；\n2、对常用的深度学习框架有深入理解，包括但不限于TensorFlow、PyTorch、MXNet；\n3、有AI加速硬件的量化工具开发经验；\n4、有GPU、FPGA或AI芯片相关的开发和评测经验；\n5、有LLM算子开发和部署经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"FPGA",
"深度学习",
"数据结构",
"解决问题"
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"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7669736156486322485/detail"
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"fulltext": "AI芯片工具链软件工程师 - 芯片研发\n职位描述\n团队介绍：字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节，主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。\n\n1、参与整体AI工具链的研发过程，包括以下主要工作内容；\n2、参与AI编译器的开发，模型量化等特性支持；\n3、参与算子开发、算子编译及调优，模型编译支持及优化；\n4、参与Runtime框架研发；\n5、软硬件协同优化、AI加速器评测相关工作；\n6、业界前沿模型调研工作。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，专业不限；\n2、理解深度学习框架和编译软件栈；熟悉C++、Python等编程语言；掌握数据结构与算法、计算机体系结构等基础知识；有主动学习、快速解决问题的能力和自我驱动力。\n\n加分项：\n1、了解编译器and代码优化技术，熟悉MLIR、TVM、XLA、LLVM等中间表示，有相关开发经验；\n2、对常用的深度学习框架有深入理解，包括但不限于TensorFlow、PyTorch、MXNet；\n3、有AI加速硬件的量化工具开发经验；\n4、有GPU、FPGA或AI芯片相关的开发和评测经验；\n5、有LLM算子开发和部署经验。\n团队介绍：字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节，主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。\n\n1、参与整体AI工具链的研发过程，包括以下主要工作内容；\n2、参与AI编译器的开发，模型量化等特性支持；\n3、参与算子开发、算子编译及调优，模型编译支持及优化；\n4、参与Runtime框架研发；\n5、软硬件协同优化、AI加速器评测相关工作；\n6、业界前沿模型调研工作。\n1、2027届获得本科及以上学历，专业不限；\n2、理解深度学习框架和编译软件栈；熟悉C++、Python等编程语言；掌握数据结构与算法、计算机体系结构等基础知识；有主动学习、快速解决问题的能力和自我驱动力。\n\n加分项：\n1、了解编译器and代码优化技术，熟悉MLIR、TVM、XLA、LLVM等中间表示，有相关开发经验；\n2、对常用的深度学习框架有深入理解，包括但不限于TensorFlow、PyTorch、MXNet；\n3、有AI加速硬件的量化工具开发经验；\n4、有GPU、FPGA或AI芯片相关的开发和评测经验；\n5、有LLM算子开发和部署经验。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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