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": "模型架构工程师-抖音电商",
"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": "研发"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": {
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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": "团队介绍：字节跳动电商推荐架构团队，负责抖音全场景电商体裁推荐系统的设计和开发，工作内容覆盖离在线推荐链路全流程，包括策略架构、模型架构、数据架构等子方向，支撑算法团队的高效迭代，解决海量吞吐带来的系统性能/成本/稳定性挑战，在业务中抽象/沉淀基础服务/框架、服务组件以及效率工具等核心基建。\n\n1、参与大规模机器学习在线预估和离线训练系统的研发与优化，支撑今日头条、抖音等字节跳动旗下电商场景高效模型推理；\n2、紧贴前沿框架和社区工作，支持模型的持续复杂化演进，解决计算和存储瓶颈，突破模型复杂度X海量离在线样本X模型数量带来的巨大工程挑战；\n3、参与大规模特征及样本的处理与流转、模型训练与调度等相关问题的研究与突破；\n4、与推荐算法同学紧密合作，分析并解决上述问题及任务，并应用到实际业务中。",
"requirements_text": "1、熟练掌握Linux环境下的C/C++编程；\n2、理解GPU硬件架构、GPU软件栈（CUDA/CUTLASS、Triton Lang），具备GPU性能分析经验；\n3、深入研究过至少一种机器学习框架（Tensorflow/PyTorch或其他自研框架）的底层架构和机制；\n4、熟悉模型剪枝、量化及压缩、算子融合等方法；\n5、有以下经验者优先：熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节；有大规模分布式训练经验；熟悉MLIR、XLA、TVM等深度神经网络编译/优化器。",
"skills": [AI生成
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"机器学习",
"深度学习"
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"preferred_qualifications": "5、有以下经验者优先：熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "模型架构工程师-抖音电商\n职位描述\n团队介绍：字节跳动电商推荐架构团队，负责抖音全场景电商体裁推荐系统的设计和开发，工作内容覆盖离在线推荐链路全流程，包括策略架构、模型架构、数据架构等子方向，支撑算法团队的高效迭代，解决海量吞吐带来的系统性能/成本/稳定性挑战，在业务中抽象/沉淀基础服务/框架、服务组件以及效率工具等核心基建。\n\n1、参与大规模机器学习在线预估和离线训练系统的研发与优化，支撑今日头条、抖音等字节跳动旗下电商场景高效模型推理；\n2、紧贴前沿框架和社区工作，支持模型的持续复杂化演进，解决计算和存储瓶颈，突破模型复杂度X海量离在线样本X模型数量带来的巨大工程挑战；\n3、参与大规模特征及样本的处理与流转、模型训练与调度等相关问题的研究与突破；\n4、与推荐算法同学紧密合作，分析并解决上述问题及任务，并应用到实际业务中。\n\n职位要求\n1、熟练掌握Linux环境下的C/C++编程；\n2、理解GPU硬件架构、GPU软件栈（CUDA/CUTLASS、Triton Lang），具备GPU性能分析经验；\n3、深入研究过至少一种机器学习框架（Tensorflow/PyTorch或其他自研框架）的底层架构和机制；\n4、熟悉模型剪枝、量化及压缩、算子融合等方法；\n5、有以下经验者优先：熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节；有大规模分布式训练经验；熟悉MLIR、XLA、TVM等深度神经网络编译/优化器。\n团队介绍：字节跳动电商推荐架构团队，负责抖音全场景电商体裁推荐系统的设计和开发，工作内容覆盖离在线推荐链路全流程，包括策略架构、模型架构、数据架构等子方向，支撑算法团队的高效迭代，解决海量吞吐带来的系统性能/成本/稳定性挑战，在业务中抽象/沉淀基础服务/框架、服务组件以及效率工具等核心基建。\n\n1、参与大规模机器学习在线预估和离线训练系统的研发与优化，支撑今日头条、抖音等字节跳动旗下电商场景高效模型推理；\n2、紧贴前沿框架和社区工作，支持模型的持续复杂化演进，解决计算和存储瓶颈，突破模型复杂度X海量离在线样本X模型数量带来的巨大工程挑战；\n3、参与大规模特征及样本的处理与流转、模型训练与调度等相关问题的研究与突破；\n4、与推荐算法同学紧密合作，分析并解决上述问题及任务，并应用到实际业务中。\n1、熟练掌握Linux环境下的C/C++编程；\n2、理解GPU硬件架构、GPU软件栈（CUDA/CUTLASS、Triton Lang），具备GPU性能分析经验；\n3、深入研究过至少一种机器学习框架（Tensorflow/PyTorch或其他自研框架）的底层架构和机制；\n4、熟悉模型剪枝、量化及压缩、算子融合等方法；\n5、有以下经验者优先：熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节；有大规模分布式训练经验；熟悉MLIR、XLA、TVM等深度神经网络编译/优化器。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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