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商汤C++软件工程师(世界模型方向)

社招全职1年以上系统开发地点:北京 | 合肥 | 上海状态:招聘

任职要求


1.	计算机、软件、电子等相关专业,本科及以上学历,一年以上相关行业工作经验 ;
2.	扎实的计算机基础知识,精通c/c++开发,编程功底扎实,优秀的开发和调试能力;
3.	自我驱动力强,对新技术有钻研兴趣,并拥有良好的自学能力;
4.	具备优秀的逻辑思维能力,有良好的沟通和团队协作能力,对技术和业务都有较好的理解能力和敏锐度,可以独立负责一个方向的技术迭代演进;
5.	有深度学习研究经验优先,在AI算法部署落地方面有经验优先;
6.	ACM或NOI等竞赛获奖优先;
7.	熟悉CUDAOPENCL等高性能计算工具,有DSP、GPU、NPU等异构计算芯片部署经验优先。

工作职责


1.	构建辅助驾驶/机器人场景的大模型端&云侧协同计算平台,支撑云&边&端平台的深度学习计算部署落地,打造计算机视觉在边缘计算行业的核心竞争力和解决方案;
2.	深度学习算法、LLM、语音应用成果转化,负责LLM、检测、分类、分割、3D等方向算法的工程化、服务化和产品化;
3.	异构计算芯片性能优化,在市场主流移动端SOC芯片——Qualcomm、MTK、Nvidia霸等,进行异构计算极致性能优化;
4.	算法SDK通用框架构建与优化,保证深度学习算法部署落地的高效稳定,可移植可扩展。
包括英文材料
学历+
C+
C+++
深度学习+
算法+
CUDA+
OpenCL+
相关职位

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社招A200353

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。

更新于 2025-02-07
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校招A38420

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、利用大模型优化搜索相关性、权威性、时效性等模型,解决各种复杂长尾查询的Ranking问题; 2、利用大模型做DOC理解,筛选优质DOC以及更好支持在线检索; 3、大模型在搜索召回和粗排等阶段的应用。

更新于 2025-04-22
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校招A170624

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、利用大模型优化搜索相关性、权威性、时效性等模型,解决各种复杂长尾查询的Ranking问题; 2、利用大模型做DOC理解,筛选优质DOC以及更好支持在线检索; 3、大模型在搜索召回和粗排等阶段的应用。

更新于 2025-04-22
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校招A14242A

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、利用大模型优化搜索相关性、权威性、时效性等模型,解决各种复杂长尾查询的Ranking问题; 2、利用大模型做DOC理解,筛选优质DOC以及更好支持在线检索; 3、大模型在搜索召回和粗排等阶段的应用。

更新于 2025-04-22