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_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": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1、负责构建新一代大模型推理引擎并主导性能优化，涵盖CUDA/Triton算子开发、vLLM/SGLang框架升级、分布式推理策略优化、量化/稀疏化等模型效能加速技术，优化多模态语音理解/语音生成等多模态生成大模型在GPU集群上的推理性能，实现低延迟、高吞吐的工业级部署；\n2、研发GPU推理加速技术栈，设计最佳分布式通算结合方案，搭建PCIe通信与高并发推理架构；\n3、负责高性能方案前瞻性建设，构建基于C++/Python研发的高性能推理系统；\n4、与上下游部门深度合作，分析性能瓶颈，通过软硬结合提升模型训推效率，优化和部署语音大模型，支撑语音多模态场景下的性能优化需求并推动业务落地，支持AI工具链和技术生态建设，推动AI关键业务发展。",
"requirements_text": "1、精通Python，熟悉C++特性，具备高性能代码开发能力和高性能代码开发相关经验；\n2、至少具备以下一个领域经验：GPU编程（CUDA/Triton/AscendC/TileLang开发）、模型量化/稀疏化/蒸馏、基于vLLM的框架研发、并行计算通算结合（多卡/多机推理优化）；\n3、符合以下条件者优先：拥有推理系统经验、具备vLLM/SGLang开发经验、Tilelang/Tritton开发经验，深入了解Transformer架构，有量化/稀疏化等相关技术落地或者论文发表等相关经验。\n\n加分项：\n1、在ACM/NOI/IOI/TopCoder获奖者优先；\n2、有定点量化、指令集优化、深度模型优化等相关项目经验者优先；\n3、有CPU、GPU、NPU、ARM、OpenCL、DSP等高性能计算优化经验者优先；\n4、有相关语音信号处理，语音识别、语音合成或者自然语言处理经验的优先；\n5、有相关语音算法引擎开发经验的优先。",
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"Python",
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"preferred_qualifications": "3、符合以下条件者优先：拥有推理系统经验、具备vLLM/SGLang开发经验、Tilelang/Tritton开发经验，深入了解Transformer架构，有量化/稀疏化等相关技术落地或者论文发表等相关经验；加分项：；1、在ACM/NOI/IOI/TopCoder获奖者优先；2、有定点量化、指令集优化、深度模型优化等相关项目经验者优先；3、有CPU、GPU、NPU、ARM、OpenCL、DSP等高性能计算优化经验者优先；4、有相关语音信号处理，语音识别、语音合成或者自然语言处理经验的优先；5、有相关语音算法引擎开发经验的优先",
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"fulltext": "大模型推理优化工程师-Data语音\n职位描述\n1、负责构建新一代大模型推理引擎并主导性能优化，涵盖CUDA/Triton算子开发、vLLM/SGLang框架升级、分布式推理策略优化、量化/稀疏化等模型效能加速技术，优化多模态语音理解/语音生成等多模态生成大模型在GPU集群上的推理性能，实现低延迟、高吞吐的工业级部署；\n2、研发GPU推理加速技术栈，设计最佳分布式通算结合方案，搭建PCIe通信与高并发推理架构；\n3、负责高性能方案前瞻性建设，构建基于C++/Python研发的高性能推理系统；\n4、与上下游部门深度合作，分析性能瓶颈，通过软硬结合提升模型训推效率，优化和部署语音大模型，支撑语音多模态场景下的性能优化需求并推动业务落地，支持AI工具链和技术生态建设，推动AI关键业务发展。\n\n职位要求\n1、精通Python，熟悉C++特性，具备高性能代码开发能力和高性能代码开发相关经验；\n2、至少具备以下一个领域经验：GPU编程（CUDA/Triton/AscendC/TileLang开发）、模型量化/稀疏化/蒸馏、基于vLLM的框架研发、并行计算通算结合（多卡/多机推理优化）；\n3、符合以下条件者优先：拥有推理系统经验、具备vLLM/SGLang开发经验、Tilelang/Tritton开发经验，深入了解Transformer架构，有量化/稀疏化等相关技术落地或者论文发表等相关经验。\n\n加分项：\n1、在ACM/NOI/IOI/TopCoder获奖者优先；\n2、有定点量化、指令集优化、深度模型优化等相关项目经验者优先；\n3、有CPU、GPU、NPU、ARM、OpenCL、DSP等高性能计算优化经验者优先；\n4、有相关语音信号处理，语音识别、语音合成或者自然语言处理经验的优先；\n5、有相关语音算法引擎开发经验的优先。\n1、负责构建新一代大模型推理引擎并主导性能优化，涵盖CUDA/Triton算子开发、vLLM/SGLang框架升级、分布式推理策略优化、量化/稀疏化等模型效能加速技术，优化多模态语音理解/语音生成等多模态生成大模型在GPU集群上的推理性能，实现低延迟、高吞吐的工业级部署；\n2、研发GPU推理加速技术栈，设计最佳分布式通算结合方案，搭建PCIe通信与高并发推理架构；\n3、负责高性能方案前瞻性建设，构建基于C++/Python研发的高性能推理系统；\n4、与上下游部门深度合作，分析性能瓶颈，通过软硬结合提升模型训推效率，优化和部署语音大模型，支撑语音多模态场景下的性能优化需求并推动业务落地，支持AI工具链和技术生态建设，推动AI关键业务发展。\n1、精通Python，熟悉C++特性，具备高性能代码开发能力和高性能代码开发相关经验；\n2、至少具备以下一个领域经验：GPU编程（CUDA/Triton/AscendC/TileLang开发）、模型量化/稀疏化/蒸馏、基于vLLM的框架研发、并行计算通算结合（多卡/多机推理优化）；\n3、符合以下条件者优先：拥有推理系统经验、具备vLLM/SGLang开发经验、Tilelang/Tritton开发经验，深入了解Transformer架构，有量化/稀疏化等相关技术落地或者论文发表等相关经验。\n\n加分项：\n1、在ACM/NOI/IOI/TopCoder获奖者优先；\n2、有定点量化、指令集优化、深度模型优化等相关项目经验者优先；\n3、有CPU、GPU、NPU、ARM、OpenCL、DSP等高性能计算优化经验者优先；\n4、有相关语音信号处理，语音识别、语音合成或者自然语言处理经验的优先；\n5、有相关语音算法引擎开发经验的优先。",
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