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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "硬件加速训练AI Infra工程师-Data",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "研发"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": {
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            "currency": "未披露",
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        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": 1,
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责自研硬件训练框架开发（Torch、Megatron、Dtensor等）；\n2、对接业务大模型例如豆包、Seedance等模型在自研硬件上训练任务支持；\n3、开发DP、SP、TP、PP等分布式并行方式并且优化；\n4、训练业务通信、计算、通算融合算子研发以及性能优化。",
        "requirements_text": "1、1-5年异构硬件、GPU相关领域训练开发经验，熟悉PyTorch、FSDP、Megatron-LM、VeRL分布式训练框架；\n2、对数据并行、模型并行、分布式数据并行等常见训练模式有深入理解；\n3、参与过硬件加速器训练相关研发工作，包含Torch Compiler、算子开发、编译调度优化等；\n4、有主动学习、快速解决问题的能力和自我驱动力。\n\n以下为加分项：\n1、有大模型训练百、千卡以上集群训练落地经验；\n2、有异构硬件、NPU等训练、推理开发经验，对硬件比较了解；\n3、熟悉计算机体系结构和并行计算；\n4、有GPU、FPGA或AI芯片相关的开发和评测经验。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
            "FPGA",
            "模型训练",
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        "preferred_qualifications": "以下为加分项：",
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        "post_date": "2022-07-26",
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    "fulltext": "硬件加速训练AI Infra工程师-Data\n职位描述\n1、负责自研硬件训练框架开发（Torch、Megatron、Dtensor等）；\n2、对接业务大模型例如豆包、Seedance等模型在自研硬件上训练任务支持；\n3、开发DP、SP、TP、PP等分布式并行方式并且优化；\n4、训练业务通信、计算、通算融合算子研发以及性能优化。\n\n职位要求\n1、1-5年异构硬件、GPU相关领域训练开发经验，熟悉PyTorch、FSDP、Megatron-LM、VeRL分布式训练框架；\n2、对数据并行、模型并行、分布式数据并行等常见训练模式有深入理解；\n3、参与过硬件加速器训练相关研发工作，包含Torch Compiler、算子开发、编译调度优化等；\n4、有主动学习、快速解决问题的能力和自我驱动力。\n\n以下为加分项：\n1、有大模型训练百、千卡以上集群训练落地经验；\n2、有异构硬件、NPU等训练、推理开发经验，对硬件比较了解；\n3、熟悉计算机体系结构和并行计算；\n4、有GPU、FPGA或AI芯片相关的开发和评测经验。\n1、负责自研硬件训练框架开发（Torch、Megatron、Dtensor等）；\n2、对接业务大模型例如豆包、Seedance等模型在自研硬件上训练任务支持；\n3、开发DP、SP、TP、PP等分布式并行方式并且优化；\n4、训练业务通信、计算、通算融合算子研发以及性能优化。\n1、1-5年异构硬件、GPU相关领域训练开发经验，熟悉PyTorch、FSDP、Megatron-LM、VeRL分布式训练框架；\n2、对数据并行、模型并行、分布式数据并行等常见训练模式有深入理解；\n3、参与过硬件加速器训练相关研发工作，包含Torch Compiler、算子开发、编译调度优化等；\n4、有主动学习、快速解决问题的能力和自我驱动力。\n\n以下为加分项：\n1、有大模型训练百、千卡以上集群训练落地经验；\n2、有异构硬件、NPU等训练、推理开发经验，对硬件比较了解；\n3、熟悉计算机体系结构和并行计算；\n4、有GPU、FPGA或AI芯片相关的开发和评测经验。"
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