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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"job_title": "高性能推理工程实习生-Seed",
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"job_category": "机器学习"AI生成
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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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"degree": "本科及以上学历在读",
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"responsibilities": "日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\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、负责音视频多模态场景下高性能推理计算平台开发，支撑各业务场景下的推理、性能优化需求并推动业务落地；\n2、负责推理高性能方案建设，跟进前沿技术，补足关键能力，构建领先的高性能推理平台。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机及相关专业优先；\n2、精通C++，有良好的数据结构和算法基础，有高性能优化相关工作经验；熟悉主流的并行编程以及性能优化技术，熟悉CUDA和TensorCore编程，有相关高性能优化经验优先；\n3、熟悉TVM/MLIR/XLA等自动化编译技术，深度学习常用算法和模型结构，有CV/NLP/语言场景模型优化经验优先，了解FasterTransformer模型推理优化框架优化，有量化/稀疏化高性能优化经验优先；\n4、了解PyTorch/TensorFlow/Paddle深度学习框架优先。",
"skills": [AI生成
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"深度学习",
"自然语言处理",
"数据结构",
"性能优化"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历在读，计算机及相关专业优先；熟悉主流的并行编程以及性能优化技术，熟悉CUDA和TensorCore编程，有相关高性能优化经验优先；3、熟悉TVM/MLIR/XLA等自动化编译技术，深度学习常用算法和模型结构，有CV/NLP/语言场景模型优化经验优先，了解FasterTransformer模型推理优化框架优化，有量化/稀疏化高性能优化经验优先；4、了解PyTorch/TensorFlow/Paddle深度学习框架优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "高性能推理工程实习生-Seed\n职位描述\n日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\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、负责音视频多模态场景下高性能推理计算平台开发，支撑各业务场景下的推理、性能优化需求并推动业务落地；\n2、负责推理高性能方案建设，跟进前沿技术，补足关键能力，构建领先的高性能推理平台。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机及相关专业优先；\n2、精通C++，有良好的数据结构和算法基础，有高性能优化相关工作经验；熟悉主流的并行编程以及性能优化技术，熟悉CUDA和TensorCore编程，有相关高性能优化经验优先；\n3、熟悉TVM/MLIR/XLA等自动化编译技术，深度学习常用算法和模型结构，有CV/NLP/语言场景模型优化经验优先，了解FasterTransformer模型推理优化框架优化，有量化/稀疏化高性能优化经验优先；\n4、了解PyTorch/TensorFlow/Paddle深度学习框架优先。\n日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\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、负责音视频多模态场景下高性能推理计算平台开发，支撑各业务场景下的推理、性能优化需求并推动业务落地；\n2、负责推理高性能方案建设，跟进前沿技术，补足关键能力，构建领先的高性能推理平台。\n1、本科及以上学历在读，计算机及相关专业优先；\n2、精通C++，有良好的数据结构和算法基础，有高性能优化相关工作经验；熟悉主流的并行编程以及性能优化技术，熟悉CUDA和TensorCore编程，有相关高性能优化经验优先；\n3、熟悉TVM/MLIR/XLA等自动化编译技术，深度学习常用算法和模型结构，有CV/NLP/语言场景模型优化经验优先，了解FasterTransformer模型推理优化框架优化，有量化/稀疏化高性能优化经验优先；\n4、了解PyTorch/TensorFlow/Paddle深度学习框架优先。",
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