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": "AI基础设施研发工程师-抖音AI",
"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": "后端"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、参与抖音前后端与移动端Agent运行环境建设，构建万级高并发、秒级低延迟训推评一体环境，支持资源智能调度；保障Agentic RL Scaling过程中，高并发环境的稳定性，提升计算资源利用率；\n2、参与打造抖音下一代通用Agentic RL基建，建设Agent多轮交互、Multi-Agent协作/对抗、动态环境适应等复杂场景强化能力，支持各类Agent低成本接入RL；\n3、主导核心技术攻关，提升训推效率，缓解RL推理负载不均衡导致的Bubble；研究极致显存优化方案、低精度量化、算子优化、异构硬件计算等，与算法同学协作，通过算法和工程Co-Design提升训练稳定性；\n4、紧跟业界前沿技术，提出创新思路和方向，并探索新技术在抖音训推评场景落地。",
"requirements_text": "1、对大模型和Agent领域有强烈的技术热情，乐于和热于技术钻研；\n2、至少熟练掌握Java/C++/Python/Go等编程语言之一，有良好的编程素养，具备良好的代码能力；\n3、良好的沟通协作能力和责任感，能够跨多个团队高效协同，推进新技术快速落地；\n4、对YARN/K8S/Ray等分布式调度框架，或模型分布式训练、高效微调（LoRA/P-Tuning/RLHF）、推理引擎优化（并行策略、量化压缩、算子优化）、Agent开发等领域有经验或浓厚兴趣，熟悉模型调优者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "4、对YARN/K8S/Ray等分布式调度框架，或模型分布式训练、高效微调（LoRA/P-Tuning/RLHF）、推理引擎优化（并行策略、量化压缩、算子优化）、Agent开发等领域有经验或浓厚兴趣，熟悉模型调优者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "AI基础设施研发工程师-抖音AI\n职位描述\n1、参与抖音前后端与移动端Agent运行环境建设，构建万级高并发、秒级低延迟训推评一体环境，支持资源智能调度；保障Agentic RL Scaling过程中，高并发环境的稳定性，提升计算资源利用率；\n2、参与打造抖音下一代通用Agentic RL基建，建设Agent多轮交互、Multi-Agent协作/对抗、动态环境适应等复杂场景强化能力，支持各类Agent低成本接入RL；\n3、主导核心技术攻关，提升训推效率，缓解RL推理负载不均衡导致的Bubble；研究极致显存优化方案、低精度量化、算子优化、异构硬件计算等，与算法同学协作，通过算法和工程Co-Design提升训练稳定性；\n4、紧跟业界前沿技术，提出创新思路和方向，并探索新技术在抖音训推评场景落地。\n\n职位要求\n1、对大模型和Agent领域有强烈的技术热情，乐于和热于技术钻研；\n2、至少熟练掌握Java/C++/Python/Go等编程语言之一，有良好的编程素养，具备良好的代码能力；\n3、良好的沟通协作能力和责任感，能够跨多个团队高效协同，推进新技术快速落地；\n4、对YARN/K8S/Ray等分布式调度框架，或模型分布式训练、高效微调（LoRA/P-Tuning/RLHF）、推理引擎优化（并行策略、量化压缩、算子优化）、Agent开发等领域有经验或浓厚兴趣，熟悉模型调优者优先。\n1、参与抖音前后端与移动端Agent运行环境建设，构建万级高并发、秒级低延迟训推评一体环境，支持资源智能调度；保障Agentic RL Scaling过程中，高并发环境的稳定性，提升计算资源利用率；\n2、参与打造抖音下一代通用Agentic RL基建，建设Agent多轮交互、Multi-Agent协作/对抗、动态环境适应等复杂场景强化能力，支持各类Agent低成本接入RL；\n3、主导核心技术攻关，提升训推效率，缓解RL推理负载不均衡导致的Bubble；研究极致显存优化方案、低精度量化、算子优化、异构硬件计算等，与算法同学协作，通过算法和工程Co-Design提升训练稳定性；\n4、紧跟业界前沿技术，提出创新思路和方向，并探索新技术在抖音训推评场景落地。\n1、对大模型和Agent领域有强烈的技术热情，乐于和热于技术钻研；\n2、至少熟练掌握Java/C++/Python/Go等编程语言之一，有良好的编程素养，具备良好的代码能力；\n3、良好的沟通协作能力和责任感，能够跨多个团队高效协同，推进新技术快速落地；\n4、对YARN/K8S/Ray等分布式调度框架，或模型分布式训练、高效微调（LoRA/P-Tuning/RLHF）、推理引擎优化（并行策略、量化压缩、算子优化）、Agent开发等领域有经验或浓厚兴趣，熟悉模型调优者优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
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