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": "多媒体算法工程师(AI Infra)-视频与边缘",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"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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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责跟踪音视频生成、多模态大模型的前沿技术与发展动态，依据不同业务场景（如视频风格迁移、智能语音交互、音频内容创作等）开展模型应用的定制化开发，实现多媒体创新功能；\n2、负责音视频生成、多模态大模型训练算法的优化工作，分析训练框架的性能瓶颈，改进训练框架及策略，运用数据并行、模型并行、流水线并行、通信优化等手段提升训练效率，最大限度提高硬件资源利用率；\n3、负责音视频生成、多模态大模型推理算法的优化工作，从模型架构、推理框架适配、参数调优到并行加速等方面，全面提升模型的运行效率；\n4、负责模型的工程化落地，与算法、产品、前端/客户端、后端等团队协同合作，打通模型链路，将音视频生成、多模态大模型从实验室阶段推进至生产部署阶段，确保其在实际业务环境中稳定运行。",
"requirements_text": "1、计算机、通信、信号处理等相关专业，本科及以上学历，3年以上算法研发工作经验；\n2、精通Python，熟悉PyTorch、FSDP、DeepSpeed、Megatron等训练框架；\n3、熟悉CUDA、AscendC、Triton、TileLang等异构语言，具备FlashAttention、Conv2d、Matmul、GroupedMatmul等算子加速经验优先；\n4、熟悉主流音视频生成、多模态算法模型原理，具有模型训练适配、模型加速、模型量化、通算融合能力，具备多线程、并行计算开发经验，熟悉TensorRT-LLM、SGLang、vLLM等推理引擎优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"CUDA",
"模型训练",
"信号处理",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "3、熟悉CUDA、AscendC、Triton、TileLang等异构语言，具备FlashAttention、Conv2d、Matmul、GroupedMatmul等算子加速经验优先；4、熟悉主流音视频生成、多模态算法模型原理，具有模型训练适配、模型加速、模型量化、通算融合能力，具备多线程、并行计算开发经验，熟悉TensorRT-LLM、SGLang、vLLM等推理引擎优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "多媒体算法工程师(AI Infra)-视频与边缘\n职位描述\n1、负责跟踪音视频生成、多模态大模型的前沿技术与发展动态，依据不同业务场景（如视频风格迁移、智能语音交互、音频内容创作等）开展模型应用的定制化开发，实现多媒体创新功能；\n2、负责音视频生成、多模态大模型训练算法的优化工作，分析训练框架的性能瓶颈，改进训练框架及策略，运用数据并行、模型并行、流水线并行、通信优化等手段提升训练效率，最大限度提高硬件资源利用率；\n3、负责音视频生成、多模态大模型推理算法的优化工作，从模型架构、推理框架适配、参数调优到并行加速等方面，全面提升模型的运行效率；\n4、负责模型的工程化落地，与算法、产品、前端/客户端、后端等团队协同合作，打通模型链路，将音视频生成、多模态大模型从实验室阶段推进至生产部署阶段，确保其在实际业务环境中稳定运行。\n\n职位要求\n1、计算机、通信、信号处理等相关专业，本科及以上学历，3年以上算法研发工作经验；\n2、精通Python，熟悉PyTorch、FSDP、DeepSpeed、Megatron等训练框架；\n3、熟悉CUDA、AscendC、Triton、TileLang等异构语言，具备FlashAttention、Conv2d、Matmul、GroupedMatmul等算子加速经验优先；\n4、熟悉主流音视频生成、多模态算法模型原理，具有模型训练适配、模型加速、模型量化、通算融合能力，具备多线程、并行计算开发经验，熟悉TensorRT-LLM、SGLang、vLLM等推理引擎优先。\n1、负责跟踪音视频生成、多模态大模型的前沿技术与发展动态，依据不同业务场景（如视频风格迁移、智能语音交互、音频内容创作等）开展模型应用的定制化开发，实现多媒体创新功能；\n2、负责音视频生成、多模态大模型训练算法的优化工作，分析训练框架的性能瓶颈，改进训练框架及策略，运用数据并行、模型并行、流水线并行、通信优化等手段提升训练效率，最大限度提高硬件资源利用率；\n3、负责音视频生成、多模态大模型推理算法的优化工作，从模型架构、推理框架适配、参数调优到并行加速等方面，全面提升模型的运行效率；\n4、负责模型的工程化落地，与算法、产品、前端/客户端、后端等团队协同合作，打通模型链路，将音视频生成、多模态大模型从实验室阶段推进至生产部署阶段，确保其在实际业务环境中稳定运行。\n1、计算机、通信、信号处理等相关专业，本科及以上学历，3年以上算法研发工作经验；\n2、精通Python，熟悉PyTorch、FSDP、DeepSpeed、Megatron等训练框架；\n3、熟悉CUDA、AscendC、Triton、TileLang等异构语言，具备FlashAttention、Conv2d、Matmul、GroupedMatmul等算子加速经验优先；\n4、熟悉主流音视频生成、多模态算法模型原理，具有模型训练适配、模型加速、模型量化、通算融合能力，具备多线程、并行计算开发经验，熟悉TensorRT-LLM、SGLang、vLLM等推理引擎优先。",
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