快手编译优化实习生
任职要求
核心技能： 1、精通LLVM编译器框架，熟悉IR优化、Pass开发及JIT/AOT编译流程； 2、扎实的编译器理论基础，熟悉常见优化技术（如DCE、内联、循环展开、SIMD等）； 3、熟练掌握C++（LLVM开发主要语言），具备高性能代码调试与调优经验； 4、熟悉Python语言特性及运行时机制，了解AST/IR转换原理； 5、有编译器前端或中端开发经…
工作职责
1、负责优化基于LLVM的自研编译器优化，提升代码生成效率与可维护性； 2、深入LLVM IR层，设计并实现针对目标硬件（CPU为主）的性能优化策略，包括但不限于循环优化、向量化、内存布局调整、并行化等； 3、构建并完善编译器中间表示（IR）的优化管道，整合LLVM Pass或开发定制化Pass以提升运行时性能； 4、优化编译器工具链，包括调试工具、性能分析工具和跨平台支持； 5、与前端语言设计团队、后端硬件团队协作，推动编译器整体性能提升。
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：字节跳动系统部，负责字节跳动从芯片到服务器、操作系统、网络、CDN 、数据中心等基础设施的研发、设计、采购、交付与运营管理，为包含抖音、头条、火山引擎等全球业务提供高效、稳定、具备可扩展性的基础设施。部门当前业务开展包括不限于：数据中心设计建设、芯片研发、服务器研发、网络工程研发、火山引擎边缘云业务、高性能智能硬件研发、IDC资源智能交付与运维、硬件基础设施智能监控与预警、操作系统与内核、虚拟化技术、编译工具链、供应链管理等众多基础设施相关方向。 1、结合业务场景，参与Python AOT方案开发落地，AI计算相融合的静态编译技术的研发与落地； 2、参与Python语言的抽象语法树(AST)转换成内部AST的相关开发工作； 3、参与内部AST转换成LLVM中间语言(IR)的开发和优化工作； 4、完成整个编译项目的QA，调试和相关工具开发工作。
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：字节跳动系统部，负责字节跳动从芯片到服务器、操作系统、网络、CDN 、数据中心等基础设施的研发、设计、采购、交付与运营管理，为包含抖音、头条、火山引擎等全球业务提供高效、稳定、具备可扩展性的基础设施。部门当前业务开展包括不限于：数据中心设计建设、芯片研发、服务器研发、网络工程研发、火山引擎边缘云业务、高性能智能硬件研发、IDC资源智能交付与运维、硬件基础设施智能监控与预警、操作系统与内核、虚拟化技术、编译工具链、供应链管理等众多基础设施相关方向。 1、结合业务场景，参与Python AOT方案开发落地，AI计算相融合的静态编译技术的研发与落地； 2、参与Python语言的抽象语法树(AST)转换成内部AST的相关开发工作； 3、参与内部AST转换成LLVM中间语言(IR)的开发和优化工作； 4、完成整个编译项目的QA，调试和相关工具开发工作。
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：字节跳动系统部，负责字节跳动从芯片到服务器、操作系统、网络、CDN 、数据中心等基础设施的研发、设计、采购、交付与运营管理，为包含抖音、头条、火山引擎等全球业务提供高效、稳定、具备可扩展性的基础设施。部门当前业务开展包括不限于：数据中心设计建设、芯片研发、服务器研发、网络工程研发、火山引擎边缘云业务、高性能智能硬件研发、IDC资源智能交付与运维、硬件基础设施智能监控与预警、操作系统与内核、虚拟化技术、编译工具链、供应链管理等众多基础设施相关方向。 1、结合业务场景，参与Python AOT方案开发落地，AI计算相融合的静态编译技术的研发与落地； 2、参与Python语言的抽象语法树(AST)转换成内部AST的相关开发工作； 3、参与内部AST转换成LLVM中间语言(IR)的开发和优化工作； 4、完成整个编译项目的QA，调试和相关工具开发工作。
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：智能创作团队是字节跳动创作场景业务中台，负责了抖音、剪映等产品的技术和业务研发，涵盖了计算机视觉、深度学习、高性能计算、图形学、特效引擎等技术领域，并以多种形式向公司内部各业务线提供业界前沿的内容理解、内容创作、互动体验与消费的能力和行业解决方案，同时通过火山引擎为企业客户提供服务。 1、参与LLM/VLM/SD等模型推理优化加速、推理引擎和框架研发，服务于字节跳动内部业务； 2、通过编译优化、并行计算优化、图融合、高效CUDA算子开发、低精度计算、流式推理、投机采样、高并发服务请求优化等高性能优化技术打造业界领先的大模型推理引擎； 3、与公司各算法部门深度合作，分析业务性能瓶颈，对大模型模型进行性能分析与优化，投入大模型工具链开发及技术生态的建设。