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": "机器学习系统调度研发工程师 - 火山方舟",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "杭州、北京、上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"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：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。\n\n1、负责机器学习系统资源调度的设计和开发，服务于NLP/CV/Speech等多方向场景的模型训练、评估及推理；\n2、负责GPU、CPU等多种异构资源的编排，实现稳定资源、潮汐资源、混布资源、多云资源的合理化使用；\n3、负责通过技术手段实现计算资源、RDMA高速网络资源、存储资源的最优调度，充分发挥大规模分布式集群的计算能力；\n4、负责多机房、多地域、多云场景的在离线任务与服务调度，实现负载合理化分布。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历；\n2、熟练掌握Linux环境下的Go/Python/Shell等1至2种以上语言；\n3、熟悉Kubernetes架构和生态，熟悉Docker/Containerd/Kata/Podman等容器技术，有丰富的机器学习系统实践和开发经验；\n4、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护；\n5、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，具备强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。\n\n加分项：\n1、熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）；\n2、有以下某一方向领域的经验：AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture（GPU、Accelerators、Networking）。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Linux",
"Docker",
"Kubernetes",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"分布式系统",
"沟通能力",
"学习能力",
"分析能力"
],
"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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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/7672633183888525621/detail"
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"fulltext": "机器学习系统调度研发工程师 - 火山方舟\n职位描述\n团队介绍：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。\n\n1、负责机器学习系统资源调度的设计和开发，服务于NLP/CV/Speech等多方向场景的模型训练、评估及推理；\n2、负责GPU、CPU等多种异构资源的编排，实现稳定资源、潮汐资源、混布资源、多云资源的合理化使用；\n3、负责通过技术手段实现计算资源、RDMA高速网络资源、存储资源的最优调度，充分发挥大规模分布式集群的计算能力；\n4、负责多机房、多地域、多云场景的在离线任务与服务调度，实现负载合理化分布。\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Go/Python/Shell等1至2种以上语言；\n3、熟悉Kubernetes架构和生态，熟悉Docker/Containerd/Kata/Podman等容器技术，有丰富的机器学习系统实践和开发经验；\n4、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护；\n5、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，具备强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。\n\n加分项：\n1、熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）；\n2、有以下某一方向领域的经验：AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture（GPU、Accelerators、Networking）。\n团队介绍：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。\n\n1、负责机器学习系统资源调度的设计和开发，服务于NLP/CV/Speech等多方向场景的模型训练、评估及推理；\n2、负责GPU、CPU等多种异构资源的编排，实现稳定资源、潮汐资源、混布资源、多云资源的合理化使用；\n3、负责通过技术手段实现计算资源、RDMA高速网络资源、存储资源的最优调度，充分发挥大规模分布式集群的计算能力；\n4、负责多机房、多地域、多云场景的在离线任务与服务调度，实现负载合理化分布。\n1、2027届获得本科及以上学历；\n2、熟练掌握Linux环境下的Go/Python/Shell等1至2种以上语言；\n3、熟悉Kubernetes架构和生态，熟悉Docker/Containerd/Kata/Podman等容器技术，有丰富的机器学习系统实践和开发经验；\n4、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护；\n5、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，具备强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。\n\n加分项：\n1、熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）；\n2、有以下某一方向领域的经验：AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture（GPU、Accelerators、Networking）。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
"std_aux_codes": [],
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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