字节跳动资深硬件成本专家-基础设施
任职要求
1、本科及以上学历,多年IDC硬件相关领域成本管理经验,熟悉服务器/网络设备整机和部件(包括L6)的市场行业信息;
2、具备成熟…工作职责
1、负责IDC硬件成本目标管理体系搭建; 2、负责IDC硬件成本的内部结算管理; 3、负责IDC硬件成本外部竞争力评价及改善; 4、负责IDC硬件成本管理系统流程建设。
1. 作为技术负责人,制定并推动多模态交互系统的端云整体工程架构演进路线,覆盖端侧推理、客户端集成、云端服务及协同策略。 2. 主导端侧AI推理框架的设计与优化,包括模型加载、算子加速、内存管理、功耗控制、异构计算(CPU/GPU/NPU)调度等,确保大模型在资源受限设备上的高效运行。 3. 负责Android客户端核心交互模块的架构设计与开发,包括多模态输入采集、实时通信、状态管理、离在线切换、异常恢复等关键能力。 4. 设计高并发、低延迟、可扩展的云端推理服务架构,支持语音识别、大模型生成、多模态融合等服务的弹性部署与动态扩缩容。 5. 构建端云协同机制,实现任务卸载、上下文同步、模型热更新、A/B测试等能力,提升系统整体鲁棒性与迭代效率。 6. 带领应用工程团队,负责关键技术方案评审、核心模块编码、性能压测、线上稳定性保障及团队技术能力建设。 7. 与算法、产品、芯片、测试及客户解决方案团队紧密协作,推动系统从原型验证到规模化商用落地。
1.设计领导与策略: 主导小米充电宝产品的外观设计方向,参与制定产品设计语言和家族化DNA策略。 2.全流程设计执行: 负责从市场分析、用户研究、概念草图、2D效果图、3D建模、渲染到CMF(颜色、材料、工艺)定义的完整设计流程。 3.跨部门协同: 作为设计领域的专家,与结构、硬件、软件工程团队紧密合作,在美学、可制造性与成本之间找到最佳平衡。 4.设计研究: 跟踪行业趋势,研究新材料、新工艺和新技术,并推动其创新性地应用于产品设计中,保持设计的前瞻性和竞争力。 5.原型跟进与品质把控: 跟进手板及工程样机 的制作,对产品的最终设计品质、细节和落地效果负责。
1. 分解产品原始需求,制定硬件产品系统方案及详细设计,根据硬件、业务框图和电源、时钟、各模块划分等方案,进行器件选型、原理图和PCB设计; 2. 负责BOM拟制,跟进SMT进度,制定并参与板级、模块和整机的测试方案、转产以及生产售后的支持工作; 3. 参与硬件降成本、兼容替代和备料等工作,解决产品硬件相关供应链问题; 4. 协助完成产品认证相关工作; 5. 参与相关硬件模块的技术平台建设工作,负责相关领域的评审、设计指导工作; 6. 输出技术领域培训资料,针对性辅导初中级工程师,关注硬件团队技术能力提升。
钉钉正在全面拥抱多模态AI,正在致力于将视觉大模型、边缘智能与实时视频分析深度融合,赋能智能零售、智慧工厂、智能交通等多个行业。我们拥有强大的工程化能力和创新研发氛围,期待志同道合的技术精英加入,共同推动视觉AI落地千行百业。 我们正在寻找在视觉AI领域具备真正工程化落地经验的技术人才,你将参与公司核心视觉AI系统的研发与优化,负责从算法设计、模型训练到高性能部署、大规模流式处理的全链路技术实现。具体职责包括: 1. 视觉大模型与算法开发 ○ 负责视觉大模型的后训练(Post-training)优化,包括微调、蒸馏、量化、剪枝等,提升模型在实际场景中的泛化能力与效率。 ○ 开发端侧视觉大模型,针对边缘设备进行轻量化设计与部署。 ○ 设计并实现传统CV算法(如目标检测、跟踪、姿态估计、图像增强等)与深度学习模型的融合方案。 ○ 构建视觉嵌入生成与特征提取模型,支持跨模态检索、相似性匹配等应用。 ○ 能根据实时性、性能、成本等多维约束,设计合理的算法组合与技术路线,实现最优落地效果。 ○ 在行业专家的指导下完成高质量的数据清洗和标注,建立多行业多场景的视觉AI评估框架 2. 高性能推理部署与优化 ○ 基于不同算法特性,选择并实施高并发、大吞吐的推理部署方案,熟练使用以下技术栈: ■ 推理框架:Triton Inference Server、ONNX Runtime、TensorRT ■ 部署平台:KServe + Triton / KServe + vLLM ○ 实现模型的动态批处理、自适应推理、低延迟响应,优化端到端服务性能。 ○ 负责模型格式转换、算子优化、硬件适配(GPU/TPU/NPU)及性能调优。 3. 分布式视频流处理系统构建是加分项 ○ 构建高可用、可扩展的分布式视频流处理 pipeline,支持多路视频流的实时接入与处理。 ○ 基于 Kafka + Flink 实现视频帧的流式消费、分发与状态管理。 ○ 完成视频数据的实时AI推理、结果聚合、元数据落盘,并与下游系统无缝集成。 ○ 保障系统在高负载下的稳定性、容错性与可监控性。 4. 跨团队协作与技术沉淀 ○ 与产品、业务、后端及硬件团队紧密协作,推动AI能力在真实业务场景中的落地。 ○ 输出技术文档、最佳实践,参与构建公司级AI工程化平台与工具链。