工作职责： 1. 参与公司高性能计算平台的搭建、开发和优化。 2. 参与公司HPC建设的相关技术研究、设计和实现，例如并行计算、低延迟网络、并行文件系统等。 3. 研究和开发深度学习相关的通信、计算等技术，致力于GPU或其他异构硬件的高性能系统开发。 4. 开发公司高频策略所需的高性能回测系统。 职位要求： 1. 计算机、电子、通信专业，硕士及以上学历。 2. 精通C++语言，具有3年及以上的linux环境下C/C++多线程和多进程开发经验， 熟练掌握Linux环境下C++网络编程技术。具有linux环境下丰富的代码调试经验。 3. 熟练掌握计算机系统相关原理和结构，了解常见处理器（X86、ARM等）、缓存、传输总线、存储介质的基础知识。 4. 具有OpenMP、MPI、RDMA等高性能计算相关技术的开发经验，通过对Linux内核的优化，开发出基于CPU的高性能、低延迟抖动系统。 5. 具有多年的cuda并行计算开发经验，能够基于相关GPU框架（Tensorflow、Pytorch）进行性能或通信上的优化，以提升相关系统在海量金融数据（TB级）下的高速传输和计算。 6. 具有优秀的团队沟通和协作能力、责任心强，善于学习，有较强的自我驱动，具有独立分析并解决问题的能力。

职位职责： 团队介绍：我们是「豆包视频生成模型-PixelDance」团队，我们专注于开发视频生成模型，解决视频生成的关键问题，包括但不限于高动态性视频生成、内容一致性保障。构建行业领先的视频基础模型，引领技术的未来潮流。视频生成工程团队的工作涉及到模型生产的全周期流程，在这里，你有机会参与到模型的数据生产、训练加速、推理加速、服务部署的每个环节。同时你将接触到最先进的视频生成技术、海量的数据、大规模的集群，我们期待你能够和我们的模型一同Scale UP。 1、视频处理端到端性能优化：负责视频数据处理的性能提升，包括但不限于视频编解码优化、蒸馏、量化、Kernel优化；对异构资源进行合理分配和优化，充分利用各类硬件资源提升视频数据处理能力，提高资源利用率以应对海量视频数据的挑战； 2、数据层处理平台化建设：参与视频数据处理平台的设计与建设，制定平台的技术架构和发展规划；持续优化平台功能，确保平台的稳定性、可靠性和可扩展性，满足不断增长的业务需求； 3、视频数据生产管理：统筹视频数据的采集、整理、存储等生产环节，建立高效的数据生产流程；确保视频数据的质量和准确性，对数据进行严格的审核和校验； 4、算法优化与创新：不断探索和研究新的视频数据处理算法和技术，对现有算法进行优化和改进；结合人工智能、机器学习等先进技术，提升视频数据的分析和处理能力，为业务提供更有价值的洞察。 职位要求： 1、计算机及相关专业，本科及以上学历，良好的沟通和团队协作能力； 2、精通Python或Golang等至少一种编程语言； 3、熟练使用GPU或NPU高性能编程技术为模型训练或推理加速，例如：CUDA、CUDNN、CUTLASS、Triton等； 4、熟练使用开源推理加速工具为模型加速，例如：TensorRT-LLM、vLLM、TVM、torch.compile等，并深入理解背后原理； 5、具备以下一个或多个能力者优先： 1）具有数据处理相关经验，熟悉图像或视频数据处理方法，了解CV、VLM和Diffusion Model相关算法； 2） 熟悉大数据分布式处理框架Spark、Flink、Hadoop、Ray者优先； 3）熟练使用DALI、OpenCV、FFmpeg等图像处理工具。

岗位职责： 1、负责推理加速算法的研发和实现，包括但不限于模型剪枝、模型量化、模型蒸馏、模型压缩等。 2、负责深度学习模型的量化和蒸馏，实现高效的模型压缩和部署，提高模型的运行效率和推理速度。 3、负责LLM/多模态模型的端到端部署，包括但不限于推理引擎的开发、模型优化和压缩、模型部署的端到端流程设计等。 4、负责扩散模型的端到端部署和AI绘图的高并发服务流程设计，包括但不限于核心算子/采样器优化、模型优化和压缩、服务流程优化。 5、负责设计和研发AI端到端任务编排体系，提升AI大模型在业务中的应用效率。 6、负责优化计算集群的资源调度和弹性计算策略，提升集群的资源利用率。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机专业出身。 2、熟悉CPU/GPU架构与工作原理，有深度学习系统研发经验，熟悉CUDA编程并有相关开发经验。 3、具有深度学习推理加速和优化的经验，熟悉常见的加速技术，如剪枝、量化、分布式推理等，并能够根据不同场景和硬件平台进行针对性的优化。 4、 熟悉常见的模型量化技术，如低精度量化、动态量化等，并能够进行模型的量化优化。 5、熟悉常见的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等，并能够根据业务需求进行算法实现和调试。 6、熟悉LLM/多模态相关的算法技术以及推理加速方法。 7、有团队管理经验者优先。 8、具备较强的团队合作和沟通能力，优秀的分析和解决问题能力，对挑战性问题充满激情，自驱有追求，具备较强的攻坚能力。

职位职责： 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：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。 1、负责机器学习训练和推理系统的研发与性能优化，包括但不限于：超大模型计算性能优化、千卡训练集群调优、分布式推理系统、大规模推理流量调度等； 2、负责解决大规模AI系统中高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关，支撑公司内外千万客户流量需求； 3、负责大模型训练和推理前瞻性技术架构的调研和引入，技术方案不限于分布式训推系统、子图匹配、编译优化、模型量化等； 4、负责异构硬件的引入与训练推理框架的集成，包括但不限于GPU、NPU、TPU等； 5、面向全球多地域超大规模GPU算力集群，通过弹性调度、GPU 超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率； 6、与算法部门深度合作，分析性能瓶颈，通过软硬结合提升模型训推效率，支持AI工具链和技术生态建设，推动公司AI关键业务发展。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟悉常见的算法、设计模式和数据结构，具备扎实的操作系统、计算机体系结构等知识； 3、独立分析问题和解决问题，自我驱动并对过程负责； 4、以下条件为加分项： 1）能够理解GPU硬件架构，熟悉GPU软件栈（CUDA，cuDNN)，具备GPU性能分析的经验； 2）参与机器学习系统开源社区项目经验，熟悉机器学习系统各项流程中的工作原理； 3）有至少一种大模型训练/推理框架使用经验，包括但不限于：vLLM、TensorRT-LLM、SGLang、Megatron-LM等。

职责 -负责深度学习推理引擎的优化工作，主要针对GPU、CPU以及自研语音芯片 -负责深度学习算法在多终端工程优化和落地 -负责深度学习模型训练框架的高性能计算优化工作 要求 -精通C/C++编程，编程习惯和功底扎实优秀 -对深度学习算法有一定了解，具备将复杂问题进行数学建模的意识和能力 -对高性能计算\分布式计算\异构计算\编译系统等有了解，有过mpi、gcc、gpu等开发经验加分 -了解多线程加速，DSP相关移植，单指令多数据加速，进程间通信，有过DSP的指令集以及加速方法开发经验的加分； -沟通能力和团队合作意识强，热爱挑战，踏实勤奋

【岗位职责】 ·参与GPU-RDMA端网协议与算法的设计、开发与调优工作。 ·参与GPU高速网络通信库的设计、开发与卸载加速工作。 ·实现高性能网络的状态监控、配置校验和故障定位。 ·与团队成员协作，进行技术攻关，提升系统可扩展性和稳定性。 ·与芯片厂商合作，开展网络新硬件、新协议和新架构设计。 ·跟踪和研究面向GPU集群的分布式系统优化技术和BDMA网络通信技术 【岗位要求】 ·计算机科学、通信工程或相关领域的学士、硕士或博士学位。 ·扎实的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言，如C、C＋＋、Golang等。 ·深刻理解高性能网络协议栈、网络处理器体系结构、数据中心网络、分布式系统。 ·精通集合通信、拥塞控制、流量调度、路由查找、网络校验、拓扑设计等。 ·熟悉Linux内核协议栈、DPDK、RoCEv2、NCCL、MPI、UCX等底层驱动和通信接口。

工作职责： 1. 参与公司高性能计算算法平台的搭建、开发和优化。 2. 参与公司HPC建设的相关技术研究、设计和实现，例如并行计算、低延迟网络、并行文件系统等。 3. 研究和开发深度学习相关的通信、计算等技术，致力于GPU或其他异构硬件的高性能系统开发。 4. 参与公司高性能分布式算法库的开发，大规模矩阵求解，优化问题等。 职位要求： 1. 计算机、电子、通信专业，硕士及以上学历。 2. 精通C++语言，具有3年及以上的linux环境下C/C++多线程和多进程开发经验， 熟练掌握Linux环境下C++网络编程技术。 具有linux环境下丰富的代码调试经验。 3. 熟练掌握计算机系统相关原理和结构，了解常见处理器（X86、ARM等）、缓存、传输总线、存储介质的基础知识。 4. 具有OpenMP、MPI、RDMA等高性能计算相关技术的开发经验，通过对Linux内核的优化，开发出基于CPU的高性能、低延迟抖动系统。 5. 具有多年的cuda并行计算开发经验优先。 6. 具有优秀的团队沟通和协作能力、责任心强，善于学习，有较强的自我驱动，具有独立分析并解决问题的能力。

1.负责机器学习分布式训练方向的工作，系统开发、高性能优化 2.熟悉分布式训练框架，熟悉数据并行、模型并行、流水线并行等常见并行策略 3.有大规模分布式训练性能优化的相关经验，支持过多机多卡的分布式并行任务训练和性能调优 4.熟悉cuda编程，网络吞吐性能优化，可对神经网络特定layer进行深层优化

1.负责机器学习分布式训练方向的工作，系统开发、高性能优化 2.熟悉分布式训练框架，熟悉数据并行、模型并行、流水线并行等常见并行策略 3.有大规模分布式训练性能优化的相关经验，支持过多机多卡的分布式并行任务训练和性能调优 4.熟悉cuda编程，网络吞吐性能优化，可对神经网络特定layer进行深层优化

高性能计算博士后 研究方向： 1、开展高性能计算和AI交差课题相关研究； 2、大规模分布式训练性能优化，如高质量高性能的优化器； 3、AI神经网络研究，设计低计算量高质量的神经网络； 4、鼓励发表高水平研究成果。 职位要求： 1、年龄在35周岁以下，获得博士学位不超过三年（含应届），计算机及其他相关理工类专业；； 2、熟悉ARM64、X86、GPU、NPU体系结构； 3、熟悉并行编程框架(MPI/OpenMP/CUDA/OpenCL等)，有高性能计算开发、调优、算法设计开发经验者优先； 4、熟悉PyTorch、TensorFlow等框架，对训练框架做过深度优化者优先； 5、有较强的独立科研能力与团队合作能力，以**作者在相关领域发表过高水平论文。

职位描述： 1、负责公司DNS服务器软件的设计、开发、优化； 2、负责DNS服务器和云管平台/系统（如k8s、openstack）的适配、对接； 3、负责DNS服务器对外的技术宣讲和推广； 4、负责新人的技术培养和培训； 职位要求： 1、计算机相关专业本科以上学历，具有5年以上高性能服务器软件开发工作经验； 2、熟练掌握c/c++语言及常用的算法和数据结构； 3、具有Linux下高性能网络通信相关的开发经验； 4、加分项：有分布式、虚拟化等技术的开发经验者优先； 加分项： 有高性能服务器软件（redis/nginx/BIND）开发经验者优先； 有DPDK/XDP开发经验者优先； 有Lua、openresty开发经验者优先

【岗位职责】 1.参与深度学习推理引擎持续迭代优化，编译优化和工程化 2.负责各种图像处理算法、数学运算在计算设备上的高性能实现 3.分析算法落地的性能瓶颈，设计合理且高效的优化方案，推动算法落地 【任职需求】 1.精通c/c++，精通算法与数据结构 2.熟悉计算机体系结构，具备良好的并行计算基础 3.熟悉至少一种深度学习推理框架如TensorRT/TVM/TF（不限于），熟悉计算加速库如BLAS、Eigen等 4.熟悉计算图优化，及量化、裁剪、蒸馏等模型优化的优先 加分项 有并行加速经验及熟悉Cuda者优先 有高性能计算性能指标超越同类竞标对象优化经验优先 有Transformer架构模型推理优化经验者优先 base地：广州/深圳

工作职责： 1. 参与公司高性能计算算法平台的搭建、开发和优化。 2. 参与公司HPC建设的相关技术研究、设计和实现，例如并行计算、低延迟网络、并行文件系统等。 3. 研究和开发深度学习相关的通信、计算等技术，致力于GPU或其他异构硬件的高性能系统开发。 4. 参与公司高性能分布式算法库的开发，大规模矩阵求解，优化问题等。 职位要求： 1. 计算机、电子、通信专业，硕士及以上学历。 2. 精通C++语言，具有3年及以上的linux环境下C/C++多线程和多进程开发经验， 熟练掌握Linux环境下C++网络编程技术。 具有linux环境下丰富的代码调试经验。 3. 熟练掌握计算机系统相关原理和结构，了解常见处理器（X86、ARM等）、缓存、传输总线、存储介质的基础知识。 4. 具有OpenMP、MPI、RDMA等高性能计算相关技术的开发经验，通过对Linux内核的优化，开发出基于CPU的高性能、低延迟抖动系统。 5. 具有多年的cuda并行计算开发经验优先。 6. 具有优秀的团队沟通和协作能力、责任心强，善于学习，有较强的自我驱动，具有独立分析并解决问题的能力。

岗位职责 1.参与深度学习推理引擎持续迭代优化，编译优化和工程化 2.负责各种图像处理算法、数学运算在不同计算设备上的高性能实现 3.分析算法落地的性能瓶颈，设计合理且高效的优化方案，推动算法落地 任职需求 1.精通c/c++，精通算法与数据结构 2.熟悉计算机体系结构，具备良好的并行计算基础 3.熟悉至少一种深度学习推理框架或高性能计算库：NCNN、MNN、TNN、TensorRT、TFLite、BLAS、Eigen等 4.熟悉模型定点量化、稀疏化、裁剪、知识蒸馏、NAS等模型优化的优先 加分项 1.有NEON、SSE、AVX、GPU、NPU并行加速经验者优先 2.有高性能计算性能指标超越同类竞标对象优化经验优先 3.有深度学习编译器开发经验优先：TVM、XLA等

岗位职责： 负责高性能计算系统技术支持工作： 1、负责HPC主流服务器、存储、网络Infiniband等设备的日常维护工作； 2、负责HPC主流架构、技术、管理软件、应用软件的配置、维护和优化； 3、负责HPC集群管理软件、集群操作系统、编译器及数学库、并行环境、作业调度系统； 4、主流Linux操作系统技术支持； 5、编写项目文档和技术文档。 岗位要求： 1、计算机相关专业，本科或以上学历，2年以上HPC相关的项目规划、实施与交付经验，特别优秀专科的可以适当放宽； 2、精通LINUX、Windows操作系统；熟悉SVN/git/gitlab系统使用； 3、熟练掌握Shell脚本编程，同时掌握Python、Perl等脚本语言的优先； 4、熟悉HPC并行计算原理和相关并行框架(OpenMP、MPI等)，有HPC并行计算程序优化及调试经验者优先； 5、有一定的文档编写能力，能独立编写文档，具备一定的英语阅读能力； 6、思维缜密、清晰，较好的逻辑分析能力和沟通表达能力，具有团队协作精神，有强烈的责任心和敬业精神； 7、此岗位需要驻场；