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": "电商场景LLM/VLM/AIGC推理工程师-TikTok Shop",
"job_level": "未披露",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": "后端"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": "",
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、设计实现电商场景通用的大模型推理引擎，适用于在线实时推理和近离线批量推理等多个场景，并推广到电商各个场景中应用；\n2、针对电商LLM/MLLM/AIGC等多种模型，进行针对性的推理性能优化，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关；\n3、面向全球多地域大规模GPU算力集群，通过弹性调度、GPU超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率；\n4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先，熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言；\n2、熟练掌握至少一种机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）；\n3、熟悉LLM/VLM/SD/Dit等主流深度学习模型，并有实际模型推理优化经验，比如蒸馏能力；\n4、熟练掌握常用的大模型推理引擎，如vLLM/SGLang/TRT-LLM等，了解原理；\n5、有以下至少一项的背景知识与经验：GPU编程，编译器，高性能网络，分布式存储，集群调度；\n6、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神，有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。\n\n加分项：\n1、理解GPU硬件架构，理解GPU软件栈（CUDA、cuDNN)，具备GPU性能分析的经验；\n2、有软硬件联合设计的经验；\n3、深入研究过至少一种机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）的底层架构和机制。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"机器学习",
"深度学习",
"团队协作",
"沟通能力",
"解决问题",
"学习能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先，熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言；加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
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"fulltext": "电商场景LLM/VLM/AIGC推理工程师-TikTok Shop\n职位描述\n1、设计实现电商场景通用的大模型推理引擎，适用于在线实时推理和近离线批量推理等多个场景，并推广到电商各个场景中应用；\n2、针对电商LLM/MLLM/AIGC等多种模型，进行针对性的推理性能优化，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关；\n3、面向全球多地域大规模GPU算力集群，通过弹性调度、GPU超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率；\n4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先，熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言；\n2、熟练掌握至少一种机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）；\n3、熟悉LLM/VLM/SD/Dit等主流深度学习模型，并有实际模型推理优化经验，比如蒸馏能力；\n4、熟练掌握常用的大模型推理引擎，如vLLM/SGLang/TRT-LLM等，了解原理；\n5、有以下至少一项的背景知识与经验：GPU编程，编译器，高性能网络，分布式存储，集群调度；\n6、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神，有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。\n\n加分项：\n1、理解GPU硬件架构，理解GPU软件栈（CUDA、cuDNN)，具备GPU性能分析的经验；\n2、有软硬件联合设计的经验；\n3、深入研究过至少一种机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）的底层架构和机制。\n1、设计实现电商场景通用的大模型推理引擎，适用于在线实时推理和近离线批量推理等多个场景，并推广到电商各个场景中应用；\n2、针对电商LLM/MLLM/AIGC等多种模型，进行针对性的推理性能优化，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关；\n3、面向全球多地域大规模GPU算力集群，通过弹性调度、GPU超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率；\n4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先，熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言；\n2、熟练掌握至少一种机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）；\n3、熟悉LLM/VLM/SD/Dit等主流深度学习模型，并有实际模型推理优化经验，比如蒸馏能力；\n4、熟练掌握常用的大模型推理引擎，如vLLM/SGLang/TRT-LLM等，了解原理；\n5、有以下至少一项的背景知识与经验：GPU编程，编译器，高性能网络，分布式存储，集群调度；\n6、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神，有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。\n\n加分项：\n1、理解GPU硬件架构，理解GPU软件栈（CUDA、cuDNN)，具备GPU性能分析的经验；\n2、有软硬件联合设计的经验；\n3、深入研究过至少一种机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）的底层架构和机制。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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