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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "算法架构工程师 - 训练框架方向",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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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": "1、小米广告、搜索、推荐业务的算法架构工程团队，通过技术及模型能力迭代支撑互联网业务发展，探索百亿流量场景下的训练/推理框架研发与性能优化；\n2、负责异构计算（GPU/CPU）、分布式训练、分布式推理、机器学习、生成式推荐等前沿技术架构迭代方向，参与训练、推理框架全链路流程开发、性能优化；\n3、参与到前沿技术的调研讨论，致力于通过模型训练、推理框架的能力迭代及性能的优化，支撑更多样的模型结构，更大参数规模的模型在业务场景的应用落地。",
"requirements_text": "1、熟练掌C++/Rust/Python编程语言，熟悉Linux开发环境；\n2、具备扎实的编程能力，熟悉常用算法和数据结构，对代码有洁癖、追求极致者优先；\n3、了解机器学习基础理论知识、熟悉TensorFlow、PyTorch、有主流大规模推荐/搜索/广告在线服务的开发经验优先；\n4、追求挑战，具备较强学习能力和实践精神，有强烈的求知欲、好奇心，能及时关注和学习业界最新技术。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Rust",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"数据结构",
"学习能力"
],
"preferred_qualifications": "2、具备扎实的编程能力，熟悉常用算法和数据结构，对代码有洁癖、追求极致者优先；3、了解机器学习基础理论知识、熟悉TensorFlow、PyTorch、有主流大规模推荐/搜索/广告在线服务的开发经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "算法架构工程师 - 训练框架方向\n职位描述\n1、小米广告、搜索、推荐业务的算法架构工程团队，通过技术及模型能力迭代支撑互联网业务发展，探索百亿流量场景下的训练/推理框架研发与性能优化；\n2、负责异构计算（GPU/CPU）、分布式训练、分布式推理、机器学习、生成式推荐等前沿技术架构迭代方向，参与训练、推理框架全链路流程开发、性能优化；\n3、参与到前沿技术的调研讨论，致力于通过模型训练、推理框架的能力迭代及性能的优化，支撑更多样的模型结构，更大参数规模的模型在业务场景的应用落地。\n\n职位要求\n1、熟练掌C++/Rust/Python编程语言，熟悉Linux开发环境；\n2、具备扎实的编程能力，熟悉常用算法和数据结构，对代码有洁癖、追求极致者优先；\n3、了解机器学习基础理论知识、熟悉TensorFlow、PyTorch、有主流大规模推荐/搜索/广告在线服务的开发经验优先；\n4、追求挑战，具备较强学习能力和实践精神，有强烈的求知欲、好奇心，能及时关注和学习业界最新技术。\n1、小米广告、搜索、推荐业务的算法架构工程团队，通过技术及模型能力迭代支撑互联网业务发展，探索百亿流量场景下的训练/推理框架研发与性能优化；\n2、负责异构计算（GPU/CPU）、分布式训练、分布式推理、机器学习、生成式推荐等前沿技术架构迭代方向，参与训练、推理框架全链路流程开发、性能优化；\n3、参与到前沿技术的调研讨论，致力于通过模型训练、推理框架的能力迭代及性能的优化，支撑更多样的模型结构，更大参数规模的模型在业务场景的应用落地。\n1、熟练掌C++/Rust/Python编程语言，熟悉Linux开发环境；\n2、具备扎实的编程能力，熟悉常用算法和数据结构，对代码有洁癖、追求极致者优先；\n3、了解机器学习基础理论知识、熟悉TensorFlow、PyTorch、有主流大规模推荐/搜索/广告在线服务的开发经验优先；\n4、追求挑战，具备较强学习能力和实践精神，有强烈的求知欲、好奇心，能及时关注和学习业界最新技术。",
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