影石linux应用软件工程师（S）

Team Introduction: Data AML is ByteDance's machine learning middle platform, providing training and inference systems for recommendation, advertising, CV (computer vision), speech, and NLP (natural language processing) across businesses such as Douyin, Toutiao, and Xigua Video. AML provides powerful machine learning computing capabilities to internal business units and conducts research on general and innovative algorithms to solve key business challenges. Additionally, through Volcano Engine, it delivers core machine learning and recommendation system capabilities to external enterprise clients. Beyond business applications, AML is also engaged in cutting-edge research in areas such as AI for Science and scientific computing. Research Project Introduction: Large-scale recommendation systems are being increasingly applied to short video, text community, image and other products, and the role of modal information in recommendation systems has become more prominent. ByteDance's practice has found that modal information can serve as a generalization feature to support business scenarios such as recommendation, and the research on end-to-end ultra-large-scale multimodal recommendation systems has enormous potential. It is expected to further explore directions such as multimodal cotraining, 7B/13B large-scale parameter models, and longer sequence end-to-end based on algorithm-engineering CoDesign. Engineering research directions include: Representation of multimodal samples Construction of high-performance multimodal inference engines based on the PyTorch framework Development of high-performance multimodal training frameworks Application of heterogeneous hardware in multimodal recommendation systems 1. Algorithmic research directions include: 2. Design of reasonable recommendation-advertising and multimodal cotraining architectures 3. Sparse Mixture of Experts (Sparse MOE) 4. Memory Network 5. Hybrid precision techniques 团队介绍： Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 课题介绍： 大规模推荐系统正在越来越多的应用到短视频、文本社区、图像等产品上，模态信息在推荐系统中的作用也越来越大。 字节实践中发现模态信息能够很好的作为泛化特征支持推荐等业务场景，端到端的超大规模多模态推荐系统的研究具有非常大的想象空间。 期望在算法和工程CoDesign基础上，对多模态Cotrain、7B/13B大规模参数模型、更长序列端到端等方向进一步进行探索。 工程上研究方向包括多模态样本的表征、基于 pytorch 框架的高性能多模态推理引擎、高性能多模态训练框架的构建、异构硬件在多模态推荐系统上的应用；算法上的研究方向包括设计合理的推荐广告和多模态Cotrain结构、Sparse MOE、Memory Network、混合精度等。 1、负责机器学习系统架构的设计开发，以及系统性能调优； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术的引入落地； 5、研究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。

1. 负责端侧linux系统应用软件构架及核心组件的设计和开发工作 2. 协同算法工程师、BSP工程师完成核心应用的开发、优化、部署 3. 负责OTA、通信框架、媒体应用、系统服务等核心端侧应用软件的设计、开发工作 4. 遵循系统工程和软件工程实践，依照开发流程进行团队协作，提高研发效率和质量

高级嵌入式工程师 --- 岗位职责 负责嵌入式平台（MCU）上的车载 BSW 平台开发； 负责系统诊断功能、Bootloader升级和OTA功能的开发与调试； 负责系统功能安全方案设计和开发； 负责应用软件与底层软件的集成； 负责在 X86/ARM 平台上进行 C++ 程序的编写或移植 负责在多平台上进行性能调优 负责优化整体系统性能，包括吞吐量和延迟 协助进行传感器性能评估、自动驾驶车辆传感器系统设计

1.负责辅助驾驶应用软件的核心技术研发工作，协同系统工程师完成软件设计； 2.深入征程芯片平台软件研发，负责应用软件平台化，增强软件方案的业界竞争力； 3.与感知算法、规控工程师协同完成系统集成以及车端研发工作，重点负责模型在嵌入式平台的集成工作； 4.参与应用软件车规化的工作，满足车载软件开发流程与质量；