字节跳动
AML 机器学习推理框架研发工程师
AML 机器学习推理框架研发工程师
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
GPU
深度学习
PyTorch
计算机视觉
TensorFlow
CUDA
模型优化
推理框架
AI 估算 · 35k–60k
大厂AI核心岗位，技术难度高，市场薪资竞争力强，中位数约47.5K/月。
职位详情
关于这个职位
该职位负责字节跳动AML机器学习在线服务框架的研发，支持公司各产品线的模型部署与优化
你将与算法团队深度合作，从系统和架构层面提升模型推理性能，涉及C++、Python、TensorFlow/PyTorch等主流框架
适合对高性能计算和深度学习推理有热情的工程师
最低要求
熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言
具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯
能够熟练使用至少一种主流的机器学习框架(TensorFlow/PyTorch等)，熟悉框架内部实现
熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景，如ResNet、BERT等
有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档
工作职责
负责字节跳动AML机器学习在线服务框架的研究与开发，服务于公司各个产品
高效部署，优化计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理等字节跳动核心业务模型
与公司各算法部门深度合作，分析业务性能瓶颈和系统架构特征，软硬件结合优化，实现极致性能
优先资格
对深度学习训练和推理模型调试、调优有实操经验
理解GPU硬件架构，理解GPU软件栈（CUDA，cuDNN)，具备GPU性能分析的经验
熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节
熟悉并行计算算法，擅长各类并行编程
熟悉模型剪枝、量化等优化方法
熟悉TVM、MLIR、XLA等模型优化工具
了解GAN，强化学习，图神经网络，AutoML等
AI 洞察
优缺点分析
- 参与核心AI基础设施建设，技术影响力大
- 接触前沿的模型优化技术（量化、剪枝、TVM等），技能成长快
- 字节跳动国际化平台，职业发展空间广阔
- 技术深度要求高，需要同时掌握系统和深度学习知识
- 业务压力大，模型上线节奏快，需要快速解决问题
- 竞争激烈，需持续学习新技术
- 适合对高性能计算和深度学习推理有浓厚兴趣，喜欢挑战和解决复杂系统问题的工程师
角色解读
- 向AI系统架构师方向发展，成为模型部署与优化领域专家
- 可转型为算法工程师，深入理解模型设计与训练
- 在字节跳动内部有良好的晋升通道，可向技术管理岗发展
- 设计和开发高性能的机器学习推理框架，优化模型部署和推理速度
- 与算法团队协作，针对视觉、语音、NLP等模型进行性能分析与调优
- 软硬件协同优化，利用GPU等硬件特性提升推理效率
- 精通C/C++和Python，具备系统编程能力和计算机基础
- 深入理解至少一种深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）内部机制
- 熟悉经典模型结构（ResNet、BERT等）和推理优化技术
申请策略
- 了解字节跳动AML团队的技术博客和开源项目，展现主动学习能力
- 准备一个端到端的推理优化案例，体现解决实际问题的能力
- 突出在深度学习框架或推理引擎上的开发经历
- 强调性能优化项目（如模型加速、GPU调优）的具体成果
- 展示对底层系统（CUDA、多线程、内存管理）的理解
- 系统学习CUDA编程和GPU架构
- 实践模型压缩和量化工具（TensorRT、TVM）
面试指南
- 对于原理性问题，先讲核心概念再结合实际场景
- 对于优化问题，采用“分析瓶颈-提出方案-验证效果”的框架
- 准备技术深度和广度兼顾的案例
- 请解释TensorFlow/PyTorch的静态图和动态图的区别及优缺点
- 如何优化一个BERT模型的推理速度？
- 介绍一下GPU内存管理和算子融合技术
- 描述一次你解决深层系统性能瓶颈的经历
- 复习深度学习框架源码（如PyTorch的JIT、TensorFlow的XLA）
匹配度报告
76
综合匹配度
字节跳动AI推理框架岗，技术前沿，薪资优厚，但工作强度和竞争压力较大。
适合人群
适合追求技术成长和高薪酬的求职者，能接受一定工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展92
工作生活45
使命价值80
薪资福利匹配
85较高
字节跳动作为上市大厂，薪酬待遇在行业内具有竞争力，但具体薪资未在JD中披露。
薪资信号未披露 (35K-60K/月)
成长发展匹配
92较高
该职位涉及前沿的AI推理优化技术，能深度参与核心业务，技能成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、TensorFlow、PyTorch、GPU、CUDA、模型优化
业务类型profit_center
工作生活匹配
45较低
工作地点在上海，但未提及灵活办公，互联网公司通常加班较多，生活平衡方面挑战较大。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
参与AI基础设施建设，技术前沿，但对社会直接影响不明显。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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