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)
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "异构计算性能优化实习生",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "D14900",
"location": "Beijing",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "J0012"AI生成
},
"company": {
"company_name": "快手科技",
"company_industry": "内容社区 / 直播 / 电商 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "kuaishou.com",
"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "异构计算性能优化实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D14900\n发布时间:2026-08-31\n\n岗位职责\n1、根据公司AI业务场景(大模型训练、AIGC、推荐系统等),主导GPU/AI加速器的架构评估与选型决策,制定符合业务需求的解决方案;\n2、深入研究AI算法(深度学习、CV、NLP、多模态等)的计算特征,建立GPU/异构硬件的性能评测体系,输出优化建议并推动落地,提升训练与推理效率;\n3、跟踪多元GPU/AI芯片的技术演进,结合公司业务战略,规划硬件技术路线图;\n4、与算法团队、系统团队深度协作,开展算子优化、显存优化、通信优化等工作,打通从算法需求到硬件性能的全链路;\n5、撰写技术方案文档,推动硬件选型决策的标准化与规模化复制,支持AI业务快速迭代。\n\n任职要求\n1、计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历;硕士或博士优先;\n2、扎实的AI理论基础:深入理解深度学习框架(TensorFlow、PyTorch)及主流模型架构;\n3、硬件性能调优经验:熟悉GPU体系架构,具备CUDA、ROCm编程或性能 profiling 实战经验;\n4、系统级视野:了解AI训练、推理的全栈性能瓶颈,能够从算法、框架、硬件多维度分析问题。",
"requirements_text": "异构计算性能优化实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D14900\n发布时间:2026-08-31\n\n岗位职责\n1、根据公司AI业务场景(大模型训练、AIGC、推荐系统等),主导GPU/AI加速器的架构评估与选型决策,制定符合业务需求的解决方案;\n2、深入研究AI算法(深度学习、CV、NLP、多模态等)的计算特征,建立GPU/异构硬件的性能评测体系,输出优化建议并推动落地,提升训练与推理效率;\n3、跟踪多元GPU/AI芯片的技术演进,结合公司业务战略,规划硬件技术路线图;\n4、与算法团队、系统团队深度协作,开展算子优化、显存优化、通信优化等工作,打通从算法需求到硬件性能的全链路;\n5、撰写技术方案文档,推动硬件选型决策的标准化与规模化复制,支持AI业务快速迭代。\n\n任职要求\n1、计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历;硕士或博士优先;\n2、扎实的AI理论基础:深入理解深度学习框架(TensorFlow、PyTorch)及主流模型架构;\n3、硬件性能调优经验:熟悉GPU体系架构,具备CUDA、ROCm编程或性能 profiling 实战经验;\n4、系统级视野:了解AI训练、推理的全栈性能瓶颈,能够从算法、框架、硬件多维度分析问题。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"深度学习",
"自然语言处理",
"模型训练",
"性能优化",
"性能调优",
"招聘",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "硕士或博士优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/32408"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "32408",
"post_date": "2026-08-31",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/32408"
},
"fulltext": "异构计算性能优化实习生\n异构计算性能优化实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D14900\n发布时间:2026-08-31\n\n岗位职责\n1、根据公司AI业务场景(大模型训练、AIGC、推荐系统等),主导GPU/AI加速器的架构评估与选型决策,制定符合业务需求的解决方案;\n2、深入研究AI算法(深度学习、CV、NLP、多模态等)的计算特征,建立GPU/异构硬件的性能评测体系,输出优化建议并推动落地,提升训练与推理效率;\n3、跟踪多元GPU/AI芯片的技术演进,结合公司业务战略,规划硬件技术路线图;\n4、与算法团队、系统团队深度协作,开展算子优化、显存优化、通信优化等工作,打通从算法需求到硬件性能的全链路;\n5、撰写技术方案文档,推动硬件选型决策的标准化与规模化复制,支持AI业务快速迭代。\n\n任职要求\n1、计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历;硕士或博士优先;\n2、扎实的AI理论基础:深入理解深度学习框架(TensorFlow、PyTorch)及主流模型架构;\n3、硬件性能调优经验:熟悉GPU体系架构,具备CUDA、ROCm编程或性能 profiling 实战经验;\n4、系统级视野:了解AI训练、推理的全栈性能瓶颈,能够从算法、框架、硬件多维度分析问题。\n异构计算性能优化实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D14900\n发布时间:2026-08-31\n\n岗位职责\n1、根据公司AI业务场景(大模型训练、AIGC、推荐系统等),主导GPU/AI加速器的架构评估与选型决策,制定符合业务需求的解决方案;\n2、深入研究AI算法(深度学习、CV、NLP、多模态等)的计算特征,建立GPU/异构硬件的性能评测体系,输出优化建议并推动落地,提升训练与推理效率;\n3、跟踪多元GPU/AI芯片的技术演进,结合公司业务战略,规划硬件技术路线图;\n4、与算法团队、系统团队深度协作,开展算子优化、显存优化、通信优化等工作,打通从算法需求到硬件性能的全链路;\n5、撰写技术方案文档,推动硬件选型决策的标准化与规模化复制,支持AI业务快速迭代。\n\n任职要求\n1、计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历;硕士或博士优先;\n2、扎实的AI理论基础:深入理解深度学习框架(TensorFlow、PyTorch)及主流模型架构;\n3、硬件性能调优经验:熟悉GPU体系架构,具备CUDA、ROCm编程或性能 profiling 实战经验;\n4、系统级视野:了解AI训练、推理的全栈性能瓶颈,能够从算法、框架、硬件多维度分析问题。\n异构计算性能优化实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D14900\n发布时间:2026-08-31\n\n岗位职责\n1、根据公司AI业务场景(大模型训练、AIGC、推荐系统等),主导GPU/AI加速器的架构评估与选型决策,制定符合业务需求的解决方案;\n2、深入研究AI算法(深度学习、CV、NLP、多模态等)的计算特征,建立GPU/异构硬件的性能评测体系,输出优化建议并推动落地,提升训练与推理效率;\n3、跟踪多元GPU/AI芯片的技术演进,结合公司业务战略,规划硬件技术路线图;\n4、与算法团队、系统团队深度协作,开展算子优化、显存优化、通信优化等工作,打通从算法需求到硬件性能的全链路;\n5、撰写技术方案文档,推动硬件选型决策的标准化与规模化复制,支持AI业务快速迭代。\n\n任职要求\n1、计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历;硕士或博士优先;\n2、扎实的AI理论基础:深入理解深度学习框架(TensorFlow、PyTorch)及主流模型架构;\n3、硬件性能调优经验:熟悉GPU体系架构,具备CUDA、ROCm编程或性能 profiling 实战经验;\n4、系统级视野:了解AI训练、推理的全栈性能瓶颈,能够从算法、框架、硬件多维度分析问题。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}