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        "degree": "2027届本科及以上学历在读",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节，主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。\n\n1、负责AI芯片架构的探索与设计方案，包括计算/互联/存储等方向；\n2、负责AI推理/训练系统的软硬件协同优化方案；\n3、负责不同业务场景下AI模型结构和算子分析与硬件优化。",
        "requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、电子、微电子、通信等相关专业优先；\n2、熟悉计算体系结构，对典型的AI硬件加速器架构或GPU架构有深入的了解；\n3、有AI模型优化相关经验，对典型的AI模型计算访存行为有较好的理解；\n4、熟悉大模型推理/分布式训练流程，熟悉反向传播和参数更新等过程；\n5、熟练掌握Python/C++/Verilog等相关编程语言。\n\n加分项\n1、了解以DeepSeek为主的开源代码；\n2、了解计算机网络TCP/IP协议栈或者RDMA协议；\n3、了解PyTorch等深度学习框架。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "PyTorch",
            "Verilog",
            "深度学习",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、电子、微电子、通信等相关专业优先；加分项",
        "job_highlights": "未披露"
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    "fulltext": "AI芯片架构实习生-芯片研发\n职位描述\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节，主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。\n\n1、负责AI芯片架构的探索与设计方案，包括计算/互联/存储等方向；\n2、负责AI推理/训练系统的软硬件协同优化方案；\n3、负责不同业务场景下AI模型结构和算子分析与硬件优化。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、电子、微电子、通信等相关专业优先；\n2、熟悉计算体系结构，对典型的AI硬件加速器架构或GPU架构有深入的了解；\n3、有AI模型优化相关经验，对典型的AI模型计算访存行为有较好的理解；\n4、熟悉大模型推理/分布式训练流程，熟悉反向传播和参数更新等过程；\n5、熟练掌握Python/C++/Verilog等相关编程语言。\n\n加分项\n1、了解以DeepSeek为主的开源代码；\n2、了解计算机网络TCP/IP协议栈或者RDMA协议；\n3、了解PyTorch等深度学习框架。\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节，主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。\n\n1、负责AI芯片架构的探索与设计方案，包括计算/互联/存储等方向；\n2、负责AI推理/训练系统的软硬件协同优化方案；\n3、负责不同业务场景下AI模型结构和算子分析与硬件优化。\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、电子、微电子、通信等相关专业优先；\n2、熟悉计算体系结构，对典型的AI硬件加速器架构或GPU架构有深入的了解；\n3、有AI模型优化相关经验，对典型的AI模型计算访存行为有较好的理解；\n4、熟悉大模型推理/分布式训练流程，熟悉反向传播和参数更新等过程；\n5、熟练掌握Python/C++/Verilog等相关编程语言。\n\n加分项\n1、了解以DeepSeek为主的开源代码；\n2、了解计算机网络TCP/IP协议栈或者RDMA协议；\n3、了解PyTorch等深度学习框架。",
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