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": {
"job_title": "训练高性能计算工程师-Seed",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
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"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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"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、负责大规模训练系统中的关键高性能算子的设计与实现；\n2、针对不同AI加速器的硬件架构，对训练算子性能做极致的性能优化；\n3、针对大模型训练系统中不同分布式并行的特点，实现针对计算和通信的极致优化；\n4、算法和工程的联合设计，追求系统性能和算法效果的最优平衡点。",
"requirements_text": "1、掌握C/C++，精通Python，熟练掌握PyTorch；\n2、熟悉CUDA编程，熟悉NVIDIA或其他加速器硬件架构细节和优化点；\n3、熟悉Triton/TVM/Torch.Compile等编译工具；\n4、熟悉Nccl或Nvshmem通信算子的底层实现，熟悉主流的RDMA/NVLINK的通信拓扑；\n5、熟悉主流文本大模型/多模态大模型/Diffusion类模型架构以及训练方式。\n\n加分项：\n1、精通CUTLASS/Cute dsl开发；\n2、对Flash Attention的实现有深入的理解和开发调优经验；\n3、有Triton/Tilelang等编译框架底层优化经验；\n4、有通信/计算Overlap算子的开发经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"CUDA",
"大语言模型"
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"fulltext": "训练高性能计算工程师-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、负责大规模训练系统中的关键高性能算子的设计与实现；\n2、针对不同AI加速器的硬件架构，对训练算子性能做极致的性能优化；\n3、针对大模型训练系统中不同分布式并行的特点，实现针对计算和通信的极致优化；\n4、算法和工程的联合设计，追求系统性能和算法效果的最优平衡点。\n\n职位要求\n1、掌握C/C++，精通Python，熟练掌握PyTorch；\n2、熟悉CUDA编程，熟悉NVIDIA或其他加速器硬件架构细节和优化点；\n3、熟悉Triton/TVM/Torch.Compile等编译工具；\n4、熟悉Nccl或Nvshmem通信算子的底层实现，熟悉主流的RDMA/NVLINK的通信拓扑；\n5、熟悉主流文本大模型/多模态大模型/Diffusion类模型架构以及训练方式。\n\n加分项：\n1、精通CUTLASS/Cute dsl开发；\n2、对Flash Attention的实现有深入的理解和开发调优经验；\n3、有Triton/Tilelang等编译框架底层优化经验；\n4、有通信/计算Overlap算子的开发经验。\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、负责大规模训练系统中的关键高性能算子的设计与实现；\n2、针对不同AI加速器的硬件架构，对训练算子性能做极致的性能优化；\n3、针对大模型训练系统中不同分布式并行的特点，实现针对计算和通信的极致优化；\n4、算法和工程的联合设计，追求系统性能和算法效果的最优平衡点。\n1、掌握C/C++，精通Python，熟练掌握PyTorch；\n2、熟悉CUDA编程，熟悉NVIDIA或其他加速器硬件架构细节和优化点；\n3、熟悉Triton/TVM/Torch.Compile等编译工具；\n4、熟悉Nccl或Nvshmem通信算子的底层实现，熟悉主流的RDMA/NVLINK的通信拓扑；\n5、熟悉主流文本大模型/多模态大模型/Diffusion类模型架构以及训练方式。\n\n加分项：\n1、精通CUTLASS/Cute dsl开发；\n2、对Flash Attention的实现有深入的理解和开发调优经验；\n3、有Triton/Tilelang等编译框架底层优化经验；\n4、有通信/计算Overlap算子的开发经验。",
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