主分类：云基础设施与系统软件研发
辅助：AI训练推理与计算优化（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "资深异构计算架构师（J84309）",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "ACG",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"benefits": "未披露"
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"degree": "-本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "-负责建设业界领先的AI异构算力容器平台，提供高性能、高稳定性、高易用性的混合云产品，支持AIGC、智算中心、智驾、金融能源等客户AI应用高效部署\n-负责云原生AI容器相关产品的架构设计和产品研发，引入开源社区先进的AI框架、AI调度、AI工作流和AI可观测能力组件构建全栈AI应用云原生解决方案\n-结合 SOTA 模型训练推理优化原理，深入模型结构与设计思路，将训练推理优化手段工程实践化，为客户提供系统性加速方案，提升训推效率\n-针对大规模异构集群场景下，探索训推任务管理、异构资源调度、虚拟化混布、容器存储、高性能网络、分布式训练和推理等技术的创新和应用\n-探索业界最新技术方向，参与机器学习框架等开源社区，提升百度混合云AI核心竞争力，提升团队技术影响力",
"requirements_text": "-本科及以上学历，计算机、AI相关专业背景\n-熟悉PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等深度学习框架，熟悉GPU芯片架构，了解Megatron、vLLM等大模型训推框架，有大规模训练推理实践经验者优先\n-熟悉推理优化：负载均衡、模型压缩（蒸馏/量化）、缓存策略、异构计算加速等\n-熟悉训练优化：分布式训练、显存优化（如Zero/Offload）、混合精度、MoE架构调优等\n-优秀的编码能力，熟悉Golang/Python/Java/C/C++至少一项，有扎实的算法及数据结构基础\n-熟悉Kubernetes工作原理，熟悉调度器、资源扩展机制、容器运行时、容器网络等技术，有Kubernetes开发和维护经验\n-有独立的分析问题和解决问题的能力，强烈的责任心，较强的学习能力，沟通能力",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Golang",
"Kubernetes",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"数据结构",
"沟通能力",
"解决问题",
"学习能力",
"大语言模型",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "熟悉PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等深度学习框架，熟悉GPU芯片架构，了解Megatron、vLLM等大模型训推框架，有大规模训练推理实践经验者优先",
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"fulltext": "资深异构计算架构师（J84309）\n资深异构计算架构师（J84309）\n\n基础信息\n部门：ACG\n地点：北京市\n类别：技术\n招聘人数：1\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-负责建设业界领先的AI异构算力容器平台，提供高性能、高稳定性、高易用性的混合云产品，支持AIGC、智算中心、智驾、金融能源等客户AI应用高效部署\n-负责云原生AI容器相关产品的架构设计和产品研发，引入开源社区先进的AI框架、AI调度、AI工作流和AI可观测能力组件构建全栈AI应用云原生解决方案\n-结合 SOTA 模型训练推理优化原理，深入模型结构与设计思路，将训练推理优化手段工程实践化，为客户提供系统性加速方案，提升训推效率\n-针对大规模异构集群场景下，探索训推任务管理、异构资源调度、虚拟化混布、容器存储、高性能网络、分布式训练和推理等技术的创新和应用\n-探索业界最新技术方向，参与机器学习框架等开源社区，提升百度混合云AI核心竞争力，提升团队技术影响力\n\n职责要求\n-本科及以上学历，计算机、AI相关专业背景\n-熟悉PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等深度学习框架，熟悉GPU芯片架构，了解Megatron、vLLM等大模型训推框架，有大规模训练推理实践经验者优先\n-熟悉推理优化：负载均衡、模型压缩（蒸馏/量化）、缓存策略、异构计算加速等\n-熟悉训练优化：分布式训练、显存优化（如Zero/Offload）、混合精度、MoE架构调优等\n-优秀的编码能力，熟悉Golang/Python/Java/C/C++至少一项，有扎实的算法及数据结构基础\n-熟悉Kubernetes工作原理，熟悉调度器、资源扩展机制、容器运行时、容器网络等技术，有Kubernetes开发和维护经验\n-有独立的分析问题和解决问题的能力，强烈的责任心，较强的学习能力，沟通能力\n-负责建设业界领先的AI异构算力容器平台，提供高性能、高稳定性、高易用性的混合云产品，支持AIGC、智算中心、智驾、金融能源等客户AI应用高效部署\n-负责云原生AI容器相关产品的架构设计和产品研发，引入开源社区先进的AI框架、AI调度、AI工作流和AI可观测能力组件构建全栈AI应用云原生解决方案\n-结合 SOTA 模型训练推理优化原理，深入模型结构与设计思路，将训练推理优化手段工程实践化，为客户提供系统性加速方案，提升训推效率\n-针对大规模异构集群场景下，探索训推任务管理、异构资源调度、虚拟化混布、容器存储、高性能网络、分布式训练和推理等技术的创新和应用\n-探索业界最新技术方向，参与机器学习框架等开源社区，提升百度混合云AI核心竞争力，提升团队技术影响力\n-本科及以上学历，计算机、AI相关专业背景\n-熟悉PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等深度学习框架，熟悉GPU芯片架构，了解Megatron、vLLM等大模型训推框架，有大规模训练推理实践经验者优先\n-熟悉推理优化：负载均衡、模型压缩（蒸馏/量化）、缓存策略、异构计算加速等\n-熟悉训练优化：分布式训练、显存优化（如Zero/Offload）、混合精度、MoE架构调优等\n-优秀的编码能力，熟悉Golang/Python/Java/C/C++至少一项，有扎实的算法及数据结构基础\n-熟悉Kubernetes工作原理，熟悉调度器、资源扩展机制、容器运行时、容器网络等技术，有Kubernetes开发和维护经验\n-有独立的分析问题和解决问题的能力，强烈的责任心，较强的学习能力，沟通能力",
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