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": "异构芯片性能优化实习生-Seed",
"job_level": "实习",AI生成
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"department": "未披露",
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"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",
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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": "本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\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、为芯片存算功能开发底层软件并进行验证和持续优化；\n2、针对芯片的计算特点，进行算法-芯片协同设计优化，实现优于GPU的性价比；\n3、针对存算芯片，AI芯片等专用芯片进行大模型的分离部署的方案分析，提出业界领先方案。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程、集成电路等相关专业优先；\n2、熟悉量化、稀疏算法，了解GPTQ、Quest、KiVi等量化稀疏方案；\n3、熟悉芯片计算架构，如TPU架构、GPU架构等架构，可进行理论分析和性能评估；\n4、熟悉DRAM、HBM的存储原理，了解存算的计算范式；\n5、熟悉C/C++、Python语言。\n\n加分项：\n1、有FPGA开发经验或者芯片SDK开发和部署经验；\n2、有NPU/APU算子开发经验；\n3、有DRAM/HBM存储/Process-in-memory/Computing-in-memory等研究经验。",
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"Python",
"C++",
"FPGA"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程、集成电路等相关专业优先；加分项：",
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"fulltext": "异构芯片性能优化实习生-Seed\n职位描述\n日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\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、为芯片存算功能开发底层软件并进行验证和持续优化；\n2、针对芯片的计算特点，进行算法-芯片协同设计优化，实现优于GPU的性价比；\n3、针对存算芯片，AI芯片等专用芯片进行大模型的分离部署的方案分析，提出业界领先方案。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程、集成电路等相关专业优先；\n2、熟悉量化、稀疏算法，了解GPTQ、Quest、KiVi等量化稀疏方案；\n3、熟悉芯片计算架构，如TPU架构、GPU架构等架构，可进行理论分析和性能评估；\n4、熟悉DRAM、HBM的存储原理，了解存算的计算范式；\n5、熟悉C/C++、Python语言。\n\n加分项：\n1、有FPGA开发经验或者芯片SDK开发和部署经验；\n2、有NPU/APU算子开发经验；\n3、有DRAM/HBM存储/Process-in-memory/Computing-in-memory等研究经验。\n日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\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、为芯片存算功能开发底层软件并进行验证和持续优化；\n2、针对芯片的计算特点，进行算法-芯片协同设计优化，实现优于GPU的性价比；\n3、针对存算芯片，AI芯片等专用芯片进行大模型的分离部署的方案分析，提出业界领先方案。\n1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程、集成电路等相关专业优先；\n2、熟悉量化、稀疏算法，了解GPTQ、Quest、KiVi等量化稀疏方案；\n3、熟悉芯片计算架构，如TPU架构、GPU架构等架构，可进行理论分析和性能评估；\n4、熟悉DRAM、HBM的存储原理，了解存算的计算范式；\n5、熟悉C/C++、Python语言。\n\n加分项：\n1、有FPGA开发经验或者芯片SDK开发和部署经验；\n2、有NPU/APU算子开发经验；\n3、有DRAM/HBM存储/Process-in-memory/Computing-in-memory等研究经验。",
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