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": "多模态大模型推理算子优化工程师-Data AML（北京/上海/杭州/深圳）",
"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": "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",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责Seedance/Seedream基础模型及衍生模型异构卡推理加速工作；\n2、负责视频/图像生成/多模态等方向模型的异构卡适配。",
"requirements_text": "1、有AI工程系统优化经验，深入理解计算机体系结构、熟悉CUDA/AscendC/BangC/HIP中的一种或者多种算子，熟悉计算密集型算子如FlashAttention、Conv2d、Matmul、GroupedMatmul、MOE实现和加速；\n2、具备低比特量化、稀疏等优化技术经验者优先；\n3、熟悉Triton、TileLang、Cute DSL等语言并具备相关技术优化经验优先；\n4、了解主流AIGC、多模态算法模型原理，有AIGC模型训练适配&加速、通算融合/掩盖经验优先；\n5、熟悉TensorRT-LLM、SGLang、vLLM引擎，或熟悉ZeRO、TP、SP等并行技术原理优先；\n6、具备良好的沟通能力和团队合作精神。",
"skills": [AI生成
"CUDA",
"模型训练",
"团队协作",
"沟通能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "2、具备低比特量化、稀疏等优化技术经验者优先；3、熟悉Triton、TileLang、Cute DSL等语言并具备相关技术优化经验优先；4、了解主流AIGC、多模态算法模型原理，有AIGC模型训练适配&加速、通算融合/掩盖经验优先；5、熟悉TensorRT-LLM、SGLang、vLLM引擎，或熟悉ZeRO、TP、SP等并行技术原理优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "多模态大模型推理算子优化工程师-Data AML（北京/上海/杭州/深圳）\n职位描述\n1、负责Seedance/Seedream基础模型及衍生模型异构卡推理加速工作；\n2、负责视频/图像生成/多模态等方向模型的异构卡适配。\n\n职位要求\n1、有AI工程系统优化经验，深入理解计算机体系结构、熟悉CUDA/AscendC/BangC/HIP中的一种或者多种算子，熟悉计算密集型算子如FlashAttention、Conv2d、Matmul、GroupedMatmul、MOE实现和加速；\n2、具备低比特量化、稀疏等优化技术经验者优先；\n3、熟悉Triton、TileLang、Cute DSL等语言并具备相关技术优化经验优先；\n4、了解主流AIGC、多模态算法模型原理，有AIGC模型训练适配&加速、通算融合/掩盖经验优先；\n5、熟悉TensorRT-LLM、SGLang、vLLM引擎，或熟悉ZeRO、TP、SP等并行技术原理优先；\n6、具备良好的沟通能力和团队合作精神。\n1、负责Seedance/Seedream基础模型及衍生模型异构卡推理加速工作；\n2、负责视频/图像生成/多模态等方向模型的异构卡适配。\n1、有AI工程系统优化经验，深入理解计算机体系结构、熟悉CUDA/AscendC/BangC/HIP中的一种或者多种算子，熟悉计算密集型算子如FlashAttention、Conv2d、Matmul、GroupedMatmul、MOE实现和加速；\n2、具备低比特量化、稀疏等优化技术经验者优先；\n3、熟悉Triton、TileLang、Cute DSL等语言并具备相关技术优化经验优先；\n4、了解主流AIGC、多模态算法模型原理，有AIGC模型训练适配&加速、通算融合/掩盖经验优先；\n5、熟悉TensorRT-LLM、SGLang、vLLM引擎，或熟悉ZeRO、TP、SP等并行技术原理优先；\n6、具备良好的沟通能力和团队合作精神。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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