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": "异构计算工程师 - 加速方向（J79682）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "ACG",
"location": "北京市,上海市,深圳市",
"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",
"company_website": "baidu.com",
"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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"compensation": {
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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": "-优化LLM、长序列、多模态、MoE等先进模型的训练和推理效率，将各场景训推MFU优化到极致状态\n-在自研芯片上适配常见的大模型与自驾模型，并结合芯片特点做优化，充分发挥自研芯片算力\n-针对大规模异构混芯集群，探索自动并行、多芯混训等前沿技术，构建影响力\n-与业务团队协同，理解客户需求，驱动技术创新，业务持续突破",
"requirements_text": "-熟悉大模型或者自动驾驶模型结构，做过适配、优化等工作\n-熟悉PyTorch，了解Megatron、vLLM等大模型训推框架，做过测试、开发等工作\n-做过GPU芯片适配和优化经验优先\n-有独立的分析问题和解决问题的能力\n-有强烈的责任心，较强的学习能力和沟通能力",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"沟通能力",
"解决问题",
"学习能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "做过GPU芯片适配和优化经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "异构计算工程师 - 加速方向（J79682）\n异构计算工程师 - 加速方向（J79682）\n\n基础信息\n部门：ACG\n地点：北京市,上海市,深圳市\n类别：技术\n招聘人数：7\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-优化LLM、长序列、多模态、MoE等先进模型的训练和推理效率，将各场景训推MFU优化到极致状态\n-在自研芯片上适配常见的大模型与自驾模型，并结合芯片特点做优化，充分发挥自研芯片算力\n-针对大规模异构混芯集群，探索自动并行、多芯混训等前沿技术，构建影响力\n-与业务团队协同，理解客户需求，驱动技术创新，业务持续突破\n\n职责要求\n-熟悉大模型或者自动驾驶模型结构，做过适配、优化等工作\n-熟悉PyTorch，了解Megatron、vLLM等大模型训推框架，做过测试、开发等工作\n-做过GPU芯片适配和优化经验优先\n-有独立的分析问题和解决问题的能力\n-有强烈的责任心，较强的学习能力和沟通能力\n-优化LLM、长序列、多模态、MoE等先进模型的训练和推理效率，将各场景训推MFU优化到极致状态\n-在自研芯片上适配常见的大模型与自驾模型，并结合芯片特点做优化，充分发挥自研芯片算力\n-针对大规模异构混芯集群，探索自动并行、多芯混训等前沿技术，构建影响力\n-与业务团队协同，理解客户需求，驱动技术创新，业务持续突破\n-熟悉大模型或者自动驾驶模型结构，做过适配、优化等工作\n-熟悉PyTorch，了解Megatron、vLLM等大模型训推框架，做过测试、开发等工作\n-做过GPU芯片适配和优化经验优先\n-有独立的分析问题和解决问题的能力\n-有强烈的责任心，较强的学习能力和沟通能力",
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