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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"job_title": "推理GPU性能优化专家-Seed",
"job_level": "专家",AI生成
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"job_category": "机器学习"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
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"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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"degree": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包App用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、负责开发和优化字节跳动公司级的大模型推理框架；\n2、主要通过GPU、CUDA性能优化的手段，结合线上实际情况，打造业界领先的高性能LLM推理引擎；\n3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入；\n4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机/电子/自动化/软件等相关专业，有AI工程优化经验的优先；\n2、精通C/C++，精通算法与数据结构，熟悉Python；\n3、熟练GPU的高性能计算优化技术，深入理解计算机体系结构，熟悉并行计算优化、访存优化，低比特计算等；\n4、具备丰富的基于CUDA的GPU性能优化经验；\n5、了解深度学习算法基本原理，熟悉神经网络基本架构和各算子计算方式，了解至少一种深度学习训练框架及其模型文件的解析，如PyTorch、TensorFlow；\n6、熟悉TensorRT-LLM、ORCA、vLLM等，了解主流LLM模型，有LLM模型加速优化经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"深度学习",
"数据结构",
"性能优化",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机/电子/自动化/软件等相关专业，有AI工程优化经验的优先；6、熟悉TensorRT-LLM、ORCA、vLLM等，了解主流LLM模型，有LLM模型加速优化经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "推理GPU性能优化专家-Seed\n职位描述\n团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包App用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、负责开发和优化字节跳动公司级的大模型推理框架；\n2、主要通过GPU、CUDA性能优化的手段，结合线上实际情况，打造业界领先的高性能LLM推理引擎；\n3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入；\n4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机/电子/自动化/软件等相关专业，有AI工程优化经验的优先；\n2、精通C/C++，精通算法与数据结构，熟悉Python；\n3、熟练GPU的高性能计算优化技术，深入理解计算机体系结构，熟悉并行计算优化、访存优化，低比特计算等；\n4、具备丰富的基于CUDA的GPU性能优化经验；\n5、了解深度学习算法基本原理，熟悉神经网络基本架构和各算子计算方式，了解至少一种深度学习训练框架及其模型文件的解析，如PyTorch、TensorFlow；\n6、熟悉TensorRT-LLM、ORCA、vLLM等，了解主流LLM模型，有LLM模型加速优化经验者优先。\n团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包App用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、负责开发和优化字节跳动公司级的大模型推理框架；\n2、主要通过GPU、CUDA性能优化的手段，结合线上实际情况，打造业界领先的高性能LLM推理引擎；\n3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入；\n4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。\n1、本科及以上学历，计算机/电子/自动化/软件等相关专业，有AI工程优化经验的优先；\n2、精通C/C++，精通算法与数据结构，熟悉Python；\n3、熟练GPU的高性能计算优化技术，深入理解计算机体系结构，熟悉并行计算优化、访存优化，低比特计算等；\n4、具备丰富的基于CUDA的GPU性能优化经验；\n5、了解深度学习算法基本原理，熟悉神经网络基本架构和各算子计算方式，了解至少一种深度学习训练框架及其模型文件的解析，如PyTorch、TensorFlow；\n6、熟悉TensorRT-LLM、ORCA、vLLM等，了解主流LLM模型，有LLM模型加速优化经验者优先。",
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