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": "大模型平台研发工程师-Seed",
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"job_category": "机器学习"AI生成
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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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"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、负责字节跳动机器学习平台的开发，支撑公司相关业务的算法生产与高效迭代；\n2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等，并推动落地到业务中；\n3、探索业界前沿的机器学习相关技术，持续提升平台能力、降低算法使用成本。",
"requirements_text": "1、对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术以及大模型的部署流程有基本的了解和认识；\n2、具备熟练的Python/Go语言编程能力和良好的编程习惯和代码管理能力；\n3、参与开发和优化大模型的自动评估技术，以提升模型的易用性和性能表现；\n4、熟悉服务端基础技术，包括但不限于HDFS、Ray、消息队列等，能够高效地进行后端服务的开发与维护；\n5、了解并能够使用常见的深度学习框架如PyTorch以及vLLM等，进行模型的推理和部署；\n6、需要具备良好的沟通技巧，能够与业务团队有效沟通，理解业务需求，并将其转化为技术实现。",
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"Python",
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"fulltext": "大模型平台研发工程师-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、负责字节跳动机器学习平台的开发，支撑公司相关业务的算法生产与高效迭代；\n2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等，并推动落地到业务中；\n3、探索业界前沿的机器学习相关技术，持续提升平台能力、降低算法使用成本。\n\n职位要求\n1、对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术以及大模型的部署流程有基本的了解和认识；\n2、具备熟练的Python/Go语言编程能力和良好的编程习惯和代码管理能力；\n3、参与开发和优化大模型的自动评估技术，以提升模型的易用性和性能表现；\n4、熟悉服务端基础技术，包括但不限于HDFS、Ray、消息队列等，能够高效地进行后端服务的开发与维护；\n5、了解并能够使用常见的深度学习框架如PyTorch以及vLLM等，进行模型的推理和部署；\n6、需要具备良好的沟通技巧，能够与业务团队有效沟通，理解业务需求，并将其转化为技术实现。\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、负责字节跳动机器学习平台的开发，支撑公司相关业务的算法生产与高效迭代；\n2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等，并推动落地到业务中；\n3、探索业界前沿的机器学习相关技术，持续提升平台能力、降低算法使用成本。\n1、对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术以及大模型的部署流程有基本的了解和认识；\n2、具备熟练的Python/Go语言编程能力和良好的编程习惯和代码管理能力；\n3、参与开发和优化大模型的自动评估技术，以提升模型的易用性和性能表现；\n4、熟悉服务端基础技术，包括但不限于HDFS、Ray、消息队列等，能够高效地进行后端服务的开发与维护；\n5、了解并能够使用常见的深度学习框架如PyTorch以及vLLM等，进行模型的推理和部署；\n6、需要具备良好的沟通技巧，能够与业务团队有效沟通，理解业务需求，并将其转化为技术实现。",
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