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": "机器学习编译优化工程师-Seed",
"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",
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"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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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包App用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、参与AI编译器相关项目的技术方案规划，设计在离线全系统的计算图优化链路；\n2、针对搜索/推荐/广告场景，优化模型训练/推理的计算图执行效率；\n3、与全公司算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化。",
"requirements_text": "1、熟悉开源ML编译器代码（如XLA/MLIR/TVM)，并有相关开发经验；\n2、具有CPU/GPU下的算子Kernel开发和性能优化经验；\n3、具有扎实的C/C++编程能力和数据结构和算法知识；\n4、具有独立解决问题的能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，良好的团队合作精神。\n\n加分项：\n1、有软硬件联合设计的经验；\n2、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
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"数据结构",
"性能优化",
"团队协作",
"解决问题"
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "机器学习编译优化工程师-Seed\n职位描述\n团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包App用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、参与AI编译器相关项目的技术方案规划，设计在离线全系统的计算图优化链路；\n2、针对搜索/推荐/广告场景，优化模型训练/推理的计算图执行效率；\n3、与全公司算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化。\n\n职位要求\n1、熟悉开源ML编译器代码（如XLA/MLIR/TVM)，并有相关开发经验；\n2、具有CPU/GPU下的算子Kernel开发和性能优化经验；\n3、具有扎实的C/C++编程能力和数据结构和算法知识；\n4、具有独立解决问题的能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，良好的团队合作精神。\n\n加分项：\n1、有软硬件联合设计的经验；\n2、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。\n团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包App用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、参与AI编译器相关项目的技术方案规划，设计在离线全系统的计算图优化链路；\n2、针对搜索/推荐/广告场景，优化模型训练/推理的计算图执行效率；\n3、与全公司算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化。\n1、熟悉开源ML编译器代码（如XLA/MLIR/TVM)，并有相关开发经验；\n2、具有CPU/GPU下的算子Kernel开发和性能优化经验；\n3、具有扎实的C/C++编程能力和数据结构和算法知识；\n4、具有独立解决问题的能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，良好的团队合作精神。\n\n加分项：\n1、有软硬件联合设计的经验；\n2、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。",
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