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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "机器学习系统研发工程师-Ads Infra",
"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": "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",
"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、针对广告/推荐/搜索等场景，优化模型训练/推理的计算图执行效率；\n2、通过编译优化、模型并行优化、图融合、高性能算子开发、低精度计算、Memory复用、Cache优化、高并发服务请求优化等技术，打造业界领先的高性能训推引擎；\n3、设计和开发高性能算子库，研究最新的GPU计算技术和优化方法，以充分利用GPU/NPU的并行计算能力，支持各种机器学习和深度学习模型的构建和部署；\n4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，例如最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术、编译优化技术的引入和落地。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机等相关专业，具备扎实的计算机基础；\n2、熟悉Linux操作系统和开发环境，熟练掌握C/C++/Python等一种或多种编程语言并深入了解语言特性，具备良好的数据结构、算法基础和系统设计能力；\n3、拥有强烈的求知欲、优秀的学习和沟通能力；\n4、熟悉至少一种机器学习框架（PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle或其他自研框架），熟练掌握分布式系统原理，参与过分布式系统的设计、开发和维护。\n\n加分项：\n1、熟悉主流高性能并行编程技术，有GPU编程经验（CUDA或Triton）；\n2、有TensorRT/CUTLASS开发经验，熟悉TRT-LLM、vLLM等推理框架；\n3、熟悉开源ML编译器代码（XLA/MLIR/TVM）并有相关开发经验；\n4、熟悉PyTorch、FSDP、DeepSpeed、Megatron等业界主流分布框架的使用和原理。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"机器学习",
"数据结构",
"分布式系统",
"沟通能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
"posting_id": "7488673305966168327",
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"hire_time": "未披露",
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"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7488673305966168327/detail"
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"fulltext": "机器学习系统研发工程师-Ads Infra\n职位描述\n1、针对广告/推荐/搜索等场景，优化模型训练/推理的计算图执行效率；\n2、通过编译优化、模型并行优化、图融合、高性能算子开发、低精度计算、Memory复用、Cache优化、高并发服务请求优化等技术，打造业界领先的高性能训推引擎；\n3、设计和开发高性能算子库，研究最新的GPU计算技术和优化方法，以充分利用GPU/NPU的并行计算能力，支持各种机器学习和深度学习模型的构建和部署；\n4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，例如最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术、编译优化技术的引入和落地。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机等相关专业，具备扎实的计算机基础；\n2、熟悉Linux操作系统和开发环境，熟练掌握C/C++/Python等一种或多种编程语言并深入了解语言特性，具备良好的数据结构、算法基础和系统设计能力；\n3、拥有强烈的求知欲、优秀的学习和沟通能力；\n4、熟悉至少一种机器学习框架（PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle或其他自研框架），熟练掌握分布式系统原理，参与过分布式系统的设计、开发和维护。\n\n加分项：\n1、熟悉主流高性能并行编程技术，有GPU编程经验（CUDA或Triton）；\n2、有TensorRT/CUTLASS开发经验，熟悉TRT-LLM、vLLM等推理框架；\n3、熟悉开源ML编译器代码（XLA/MLIR/TVM）并有相关开发经验；\n4、熟悉PyTorch、FSDP、DeepSpeed、Megatron等业界主流分布框架的使用和原理。\n1、针对广告/推荐/搜索等场景，优化模型训练/推理的计算图执行效率；\n2、通过编译优化、模型并行优化、图融合、高性能算子开发、低精度计算、Memory复用、Cache优化、高并发服务请求优化等技术，打造业界领先的高性能训推引擎；\n3、设计和开发高性能算子库，研究最新的GPU计算技术和优化方法，以充分利用GPU/NPU的并行计算能力，支持各种机器学习和深度学习模型的构建和部署；\n4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，例如最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术、编译优化技术的引入和落地。\n1、本科及以上学历，计算机等相关专业，具备扎实的计算机基础；\n2、熟悉Linux操作系统和开发环境，熟练掌握C/C++/Python等一种或多种编程语言并深入了解语言特性，具备良好的数据结构、算法基础和系统设计能力；\n3、拥有强烈的求知欲、优秀的学习和沟通能力；\n4、熟悉至少一种机器学习框架（PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle或其他自研框架），熟练掌握分布式系统原理，参与过分布式系统的设计、开发和维护。\n\n加分项：\n1、熟悉主流高性能并行编程技术，有GPU编程经验（CUDA或Triton）；\n2、有TensorRT/CUTLASS开发经验，熟悉TRT-LLM、vLLM等推理框架；\n3、熟悉开源ML编译器代码（XLA/MLIR/TVM）并有相关开发经验；\n4、熟悉PyTorch、FSDP、DeepSpeed、Megatron等业界主流分布框架的使用和原理。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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