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": "AI计算基础设施工程师 - 基础技术",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "后端"AI生成
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"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：字节跳动基础设施基础技术团队负责公司统一的基础软件，编译器&语言，DPU，大规模池化存储以及云原生计算集群，AI for Infra，Infra for AI 等相关领域，覆盖了在线存储、实时、离线、机器学习、软硬一体、AIOps 等多种应用场景，支持公司内外广泛的场景和需求。字节跳动Data基础技术团队整体负责字节跳动计算基础设施建设与维护工作；包含智算、通算场景的计算集群管理与资源调度、训练推理基础设施、DPU、系统虚拟化、Agent Infra、基础软件以及 AI for Infra 等相关技术领域。团队覆盖字节跳动在线服务、离线计算、训练推理、Agent、B 端弹性计算等业务场景，并依赖软硬一体和 AI 能力，持续为公司内外广泛业务提供稳定、高性能的基础设施服务。\n\n1、负责AI计算基础设施的规划、建设与持续优化，面向大规模模型训练与推理场景，设计并构建与运维以GPU等加速器为核心的计算、网络、存储与调度体系；\n2、结合模型并行策略与底层硬件拓扑，持续提升系统整体性能、资源利用率及稳定性，保障关键业务负载的高效运行；\n3、参与基于Kubernetes的算力调度与资源管理平台建设，实现多租户隔离、弹性伸缩及任务级资源精细化管理；\n4、通过性能分析、故障定位与成本优化手段，在性能、可靠性与成本之间进行系统性权衡，推动AI算力能力的平台化与产品化落地，支撑业务规模化发展。",
"requirements_text": "1、具备Kubernetes集群管理、开源系统开发及性能优化经验；\n2、熟悉语言模型（LLM）及相关扩展模型的基本原理，参与过模型推理和训练基础设施的研发；\n3、熟悉Linux环境下的程序开发与性能优化，具备内核、存储、网络或GPU驱动等相关开发经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Linux",
"Kubernetes",
"性能优化",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "3、熟悉Linux环境下的程序开发与性能优化，具备内核、存储、网络或GPU驱动等相关开发经验者优先",
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"fulltext": "AI计算基础设施工程师 - 基础技术\n职位描述\n团队介绍：字节跳动基础设施基础技术团队负责公司统一的基础软件，编译器&语言，DPU，大规模池化存储以及云原生计算集群，AI for Infra，Infra for AI 等相关领域，覆盖了在线存储、实时、离线、机器学习、软硬一体、AIOps 等多种应用场景，支持公司内外广泛的场景和需求。字节跳动Data基础技术团队整体负责字节跳动计算基础设施建设与维护工作；包含智算、通算场景的计算集群管理与资源调度、训练推理基础设施、DPU、系统虚拟化、Agent Infra、基础软件以及 AI for Infra 等相关技术领域。团队覆盖字节跳动在线服务、离线计算、训练推理、Agent、B 端弹性计算等业务场景，并依赖软硬一体和 AI 能力，持续为公司内外广泛业务提供稳定、高性能的基础设施服务。\n\n1、负责AI计算基础设施的规划、建设与持续优化，面向大规模模型训练与推理场景，设计并构建与运维以GPU等加速器为核心的计算、网络、存储与调度体系；\n2、结合模型并行策略与底层硬件拓扑，持续提升系统整体性能、资源利用率及稳定性，保障关键业务负载的高效运行；\n3、参与基于Kubernetes的算力调度与资源管理平台建设，实现多租户隔离、弹性伸缩及任务级资源精细化管理；\n4、通过性能分析、故障定位与成本优化手段，在性能、可靠性与成本之间进行系统性权衡，推动AI算力能力的平台化与产品化落地，支撑业务规模化发展。\n\n职位要求\n1、具备Kubernetes集群管理、开源系统开发及性能优化经验；\n2、熟悉语言模型（LLM）及相关扩展模型的基本原理，参与过模型推理和训练基础设施的研发；\n3、熟悉Linux环境下的程序开发与性能优化，具备内核、存储、网络或GPU驱动等相关开发经验者优先。\n团队介绍：字节跳动基础设施基础技术团队负责公司统一的基础软件，编译器&语言，DPU，大规模池化存储以及云原生计算集群，AI for Infra，Infra for AI 等相关领域，覆盖了在线存储、实时、离线、机器学习、软硬一体、AIOps 等多种应用场景，支持公司内外广泛的场景和需求。字节跳动Data基础技术团队整体负责字节跳动计算基础设施建设与维护工作；包含智算、通算场景的计算集群管理与资源调度、训练推理基础设施、DPU、系统虚拟化、Agent Infra、基础软件以及 AI for Infra 等相关技术领域。团队覆盖字节跳动在线服务、离线计算、训练推理、Agent、B 端弹性计算等业务场景，并依赖软硬一体和 AI 能力，持续为公司内外广泛业务提供稳定、高性能的基础设施服务。\n\n1、负责AI计算基础设施的规划、建设与持续优化，面向大规模模型训练与推理场景，设计并构建与运维以GPU等加速器为核心的计算、网络、存储与调度体系；\n2、结合模型并行策略与底层硬件拓扑，持续提升系统整体性能、资源利用率及稳定性，保障关键业务负载的高效运行；\n3、参与基于Kubernetes的算力调度与资源管理平台建设，实现多租户隔离、弹性伸缩及任务级资源精细化管理；\n4、通过性能分析、故障定位与成本优化手段，在性能、可靠性与成本之间进行系统性权衡，推动AI算力能力的平台化与产品化落地，支撑业务规模化发展。\n1、具备Kubernetes集群管理、开源系统开发及性能优化经验；\n2、熟悉语言模型（LLM）及相关扩展模型的基本原理，参与过模型推理和训练基础设施的研发；\n3、熟悉Linux环境下的程序开发与性能优化，具备内核、存储、网络或GPU驱动等相关开发经验者优先。",
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