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": "硬件加速推理引擎运行时开发工程师-Data（西安）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "西安",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "硬件"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",
"company_website": "bytedance.com",
"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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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、设计并实现推理引擎的核心运行时组件，包括模型加载、图优化、算子调度、内存管理等；\n2、开发和维护推理引擎的运行时库，支持多种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX等）；分析和解决推理引擎在运行时中的性能瓶颈，提升吞吐量和降低延迟；\n3、针对不同硬件平台（CPU、GPU、NPU等）进行推理引擎的性能优化，包括算子优化、内存优化和计算图优化；\n4、开发和维护推理引擎的跨平台支持，确保其在多种操作系统（Linux、Windows、嵌入式系统等）和硬件架构上稳定运行；\n5、开发和维护推理引擎的编译工具链，支持模型转换、量化、剪枝等优化技术；提供调试和Profiling工具，帮助开发者分析和优化推理性能；\n6、与算法和产品团队合作，支持新模型和新算子的快速集成和部署，确保推理引擎满足实际业务需求。",
"requirements_text": "1、计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历；3年以上推理引擎、编译器或高性能计算相关开发经验；\n2、熟悉C++/Python编程语言，具备扎实的编程能力和代码优化经验；\n3、熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX等）的运行时机制；\n4、熟悉计算机体系结构，了解CPU、GPU、NPU等硬件架构；\n5、熟悉多线程编程、内存管理和性能优化技术；\n6、良好的沟通能力和团队协作精神，具备较强的问题分析和解决能力。\n\n以下为加分项：\n1、熟悉模型量化、剪枝、蒸馏等模型压缩技术；\n2、熟悉LLVM、MLIR等编译器技术；\n3、有开源项目贡献经验；\n4、有边缘计算设备或嵌入式系统开发经验；\n5、有推理引擎（如TensorRT、OpenVINO、TVM等）开发或优化经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"性能优化",
"嵌入式",
"团队协作",
"沟通能力"
],
"preferred_qualifications": "以下为加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"fulltext": "硬件加速推理引擎运行时开发工程师-Data（西安）\n职位描述\n1、设计并实现推理引擎的核心运行时组件，包括模型加载、图优化、算子调度、内存管理等；\n2、开发和维护推理引擎的运行时库，支持多种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX等）；分析和解决推理引擎在运行时中的性能瓶颈，提升吞吐量和降低延迟；\n3、针对不同硬件平台（CPU、GPU、NPU等）进行推理引擎的性能优化，包括算子优化、内存优化和计算图优化；\n4、开发和维护推理引擎的跨平台支持，确保其在多种操作系统（Linux、Windows、嵌入式系统等）和硬件架构上稳定运行；\n5、开发和维护推理引擎的编译工具链，支持模型转换、量化、剪枝等优化技术；提供调试和Profiling工具，帮助开发者分析和优化推理性能；\n6、与算法和产品团队合作，支持新模型和新算子的快速集成和部署，确保推理引擎满足实际业务需求。\n\n职位要求\n1、计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历；3年以上推理引擎、编译器或高性能计算相关开发经验；\n2、熟悉C++/Python编程语言，具备扎实的编程能力和代码优化经验；\n3、熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX等）的运行时机制；\n4、熟悉计算机体系结构，了解CPU、GPU、NPU等硬件架构；\n5、熟悉多线程编程、内存管理和性能优化技术；\n6、良好的沟通能力和团队协作精神，具备较强的问题分析和解决能力。\n\n以下为加分项：\n1、熟悉模型量化、剪枝、蒸馏等模型压缩技术；\n2、熟悉LLVM、MLIR等编译器技术；\n3、有开源项目贡献经验；\n4、有边缘计算设备或嵌入式系统开发经验；\n5、有推理引擎（如TensorRT、OpenVINO、TVM等）开发或优化经验。\n1、设计并实现推理引擎的核心运行时组件，包括模型加载、图优化、算子调度、内存管理等；\n2、开发和维护推理引擎的运行时库，支持多种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX等）；分析和解决推理引擎在运行时中的性能瓶颈，提升吞吐量和降低延迟；\n3、针对不同硬件平台（CPU、GPU、NPU等）进行推理引擎的性能优化，包括算子优化、内存优化和计算图优化；\n4、开发和维护推理引擎的跨平台支持，确保其在多种操作系统（Linux、Windows、嵌入式系统等）和硬件架构上稳定运行；\n5、开发和维护推理引擎的编译工具链，支持模型转换、量化、剪枝等优化技术；提供调试和Profiling工具，帮助开发者分析和优化推理性能；\n6、与算法和产品团队合作，支持新模型和新算子的快速集成和部署，确保推理引擎满足实际业务需求。\n1、计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历；3年以上推理引擎、编译器或高性能计算相关开发经验；\n2、熟悉C++/Python编程语言，具备扎实的编程能力和代码优化经验；\n3、熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX等）的运行时机制；\n4、熟悉计算机体系结构，了解CPU、GPU、NPU等硬件架构；\n5、熟悉多线程编程、内存管理和性能优化技术；\n6、良好的沟通能力和团队协作精神，具备较强的问题分析和解决能力。\n\n以下为加分项：\n1、熟悉模型量化、剪枝、蒸馏等模型压缩技术；\n2、熟悉LLVM、MLIR等编译器技术；\n3、有开源项目贡献经验；\n4、有边缘计算设备或嵌入式系统开发经验；\n5、有推理引擎（如TensorRT、OpenVINO、TVM等）开发或优化经验。",
"standard_classification": {
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