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字节跳动大模型Infra研发工程师-Seed

社招全职A200353地点:北京状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先;
2、熟练掌握Linux环境下的C/C++Python语言;
3、接触过至少一种机器学习框架(Tensorflow/PyTorch/MxNet或其他自研框架);
4、有以下至少一项的背景知识与经验:GPU编程,编译器,高性能网络,分布式存储,集群调度;
5、有强烈的求知欲,优秀的学习和沟通能力。

工作职责


团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。
Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。

1、解决公司大模型的系统、算法中的中长期难题;
2、系统难题包括但不限于:大规模Pretrain分布式训练,RL训练,LLM推理;
3、算法难题包括但不限于:模型结构优化,优化器;算法与工程高度结合;
4、工作灵活,可以自由参与各种技术讨论,自己发现问题,并解决问题。
包括英文材料
学历+
Linux+
C+
C+++
Python+
机器学习+
TensorFlow+
PyTorch+
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社招A78654

团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责字节跳动机器学习平台的开发,支撑公司相关业务的算法生产与高效迭代; 2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等,并推动落地到业务中; 3、探索业界前沿的机器学习相关技术,持续提升平台能力、降低算法使用成本。

更新于 2024-10-23
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社招A103163

团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责字节跳动机器学习平台的开发,支撑公司相关业务的算法生产与高效迭代; 2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等,并推动落地到业务中; 3、探索业界前沿的机器学习相关技术,持续提升平台能力、降低算法使用成本。

更新于 2024-10-23
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社招A239389

团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责字节跳动机器学习平台的开发,支撑公司相关业务的算法生产与高效迭代; 2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等,并推动落地到业务中; 3、探索业界前沿的机器学习相关技术,持续提升平台能力、降低算法使用成本。

更新于 2024-10-23
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社招A122937

团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责字节跳动机器学习平台的开发,支撑公司相关业务的算法生产与高效迭代; 2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等,并推动落地到业务中; 3、探索业界前沿的机器学习相关技术,持续提升平台能力、降低算法使用成本。

更新于 2024-10-23