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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "AML 机器学习推理框架研发工程师",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "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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    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责字节跳动AML机器学习在线服务框架的研究与开发，服务于公司各个产品；\n2、高效部署，优化计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理等字节跳动核心业务模型；\n3、与公司各算法部门深度合作，分析业务性能瓶颈和系统架构特征，软硬件结合优化，实现极致性能。",
        "requirements_text": "1、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言；\n2、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；\n3、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；\n4、熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景，如ResNet、BERT等；\n5、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；\n加分项：\n1、对深度学习训练和推理模型调试、调优有实操经验；\n2、理解GPU硬件架构，理解GPU软件栈（CUDA，cuDNN)，具备GPU性能分析的经验；\n3、熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节；\n4、熟悉并行计算算法，擅长各类并行编程；\n5、熟悉模型剪枝、量化等优化方法；熟悉TVM、MLIR、XLA等模型优化工具；\n6、了解GAN，强化学习，图神经网络，AutoML等。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "Linux",
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "CUDA",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "强化学习",
            "数据结构"
        ],
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        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
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            {
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        "update_date": "20260917",
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    "fulltext": "AML 机器学习推理框架研发工程师\n职位描述\n1、负责字节跳动AML机器学习在线服务框架的研究与开发，服务于公司各个产品；\n2、高效部署，优化计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理等字节跳动核心业务模型；\n3、与公司各算法部门深度合作，分析业务性能瓶颈和系统架构特征，软硬件结合优化，实现极致性能。\n\n职位要求\n1、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言；\n2、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；\n3、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；\n4、熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景，如ResNet、BERT等；\n5、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；\n加分项：\n1、对深度学习训练和推理模型调试、调优有实操经验；\n2、理解GPU硬件架构，理解GPU软件栈（CUDA，cuDNN)，具备GPU性能分析的经验；\n3、熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节；\n4、熟悉并行计算算法，擅长各类并行编程；\n5、熟悉模型剪枝、量化等优化方法；熟悉TVM、MLIR、XLA等模型优化工具；\n6、了解GAN，强化学习，图神经网络，AutoML等。\n1、负责字节跳动AML机器学习在线服务框架的研究与开发，服务于公司各个产品；\n2、高效部署，优化计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理等字节跳动核心业务模型；\n3、与公司各算法部门深度合作，分析业务性能瓶颈和系统架构特征，软硬件结合优化，实现极致性能。\n1、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言；\n2、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；\n3、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；\n4、熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景，如ResNet、BERT等；\n5、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；\n加分项：\n1、对深度学习训练和推理模型调试、调优有实操经验；\n2、理解GPU硬件架构，理解GPU软件栈（CUDA，cuDNN)，具备GPU性能分析的经验；\n3、熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节；\n4、熟悉并行计算算法，擅长各类并行编程；\n5、熟悉模型剪枝、量化等优化方法；熟悉TVM、MLIR、XLA等模型优化工具；\n6、了解GAN，强化学习，图神经网络，AutoML等。"
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