字节跳动
AI性能优化专家-火山引擎
AI性能优化专家-火山引擎
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
西安市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
PyTorch
性能优化
GO
TensorFlow
LLM
TensorRT
异构计算
国产Ai加速卡
AI 估算 · 35k–60k
高级AI性能优化专家，字节跳动大厂，西安薪资相对一线偏低但竞争力强，技能稀缺，薪资可达3.5-6万/月。
职位详情
关于这个职位
该职位负责火山引擎IaaS层AI性能优化，聚焦大模型训练与推理场景，通过软硬协同优化提升应用性能
工作内容包括构建性能标尺、分析AI Infra、优化深度学习框架及引入国产加速器
适合具备系统性能分析、深度学习框架开发及异构计算背景的高级工程师
最低要求
熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python、Go语言，有分布式系统软件开发和调试经验
熟悉LLM/CV/NLP/推荐系统等业务场景的系统和原理
有主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）相关开发经验，掌握框架任一组件的代码实现
掌握异构计算、网络、存储的性能分析工具和相关原理，有软硬协同优化经验
工作职责
负责AI Infra的性能分析，构建性能标尺和竞争力模型
负责基于云上AIGC等业务场景的性能分析以及训练、推理场景的底层优化工作
负责云上IaaS 国产加速器在AI场景的引入、落地和优化工作
优先资格
熟悉主要云厂商的AI Infra解决方案
在LLM训练或推理性能优化方面有实操经验
有模型量化和业务模型精度调优经验
有TensorRT/CUTLASS/Trition等开发经验和性能优化经验
熟悉国产AI加速卡生态，有实际场景的应用经验
AI 洞察
优缺点分析
- 身处AI风口赛道，大模型性能优化是行业刚需，技术积累价值高
- 字节跳动平台资源丰富，能接触到顶尖的AI基础设施和业务场景
- 工作涉及软硬协同，技能壁垒高，竞争力强
- 技术深度要求高，需要同时掌握系统、框架、硬件等多个层面，学习曲线陡峭
- 业务压力大，需快速响应客户问题，优化目标明确，加班可能较多
- 国产加速器生态尚不成熟，适配工作可能遇到较多兼容性问题
- 适合对AI底层技术有热情、具备系统性能优化经验、愿意深入硬件软件协同的资深工程师
角色解读
- 可向AI Infra架构师方向发展，主导大规模AI系统的性能优化方案
- 积累云原生和异构计算经验，转型为云计算平台技术专家
- 参与前沿AI芯片与框架适配，成为国产加速器生态的核心贡献者
- 负责火山引擎IaaS层的AI性能分析，构建性能标尺和竞争力模型，评估云上AI场景的效能
- 针对大模型训练和推理场景，进行底层软件优化，包括框架、算子、通信等方面的调优
- 引入和落地国产AI加速卡，优化软硬协同方案，提升客户应用表现
- 精通C/C++、Python、Go，具备分布式系统开发和调试能力
- 深入理解LLM、CV、NLP等业务场景的原理及主流深度学习框架如TensorFlow、PyTorch
- 掌握异构计算、网络、存储的性能分析工具，有软硬协同优化经验
申请策略
- 提前了解火山引擎的产品线，关注其AI Infra解决方案
- 在面试中展现对性能优化瓶颈的系统性思考能力
- 突出深度学习框架源码修改或性能优化项目经验，如PyTorch算子优化
- 强调分布式训练或推理的调优案例，尤其是LLM相关
- 展示对异构计算（GPU/NPU）性能分析工具的使用经验
- 补充国产AI加速卡（如华为昇腾、寒武纪）的适配经验
- 学习TensorRT、CUTLASS等高性能计算库的实际应用
面试指南
- 对于性能问题，先定界（CPU/GPU/网络/存储），使用profiling工具如nsys、perf定位热点，再针对性优化
- 优化方案需兼顾通用性和定制化，优先采用社区成熟方案，再结合业务场景二次开发
- 请描述一次你进行大模型训练性能优化的经历，使用了哪些工具和方法？
- 如何分析PyTorch训练过程中的性能瓶颈？请给出具体步骤
- 你理解国产AI加速卡与NVIDIA GPU在架构上的主要差异？如何适配？
- 在一个分布式训练系统中，网络延迟对整体性能影响多大？如何优化？
- 你对TensorRT的用法熟悉吗？请举例说明如何用TensorRT加速推理
- 复习主流深度学习框架的底层算子实现和通信库（NCCL等）
匹配度报告
69
综合匹配度
大厂核心AI性能优化岗，技术前沿，薪资竞争力强，但工作强度大，WLB一般。
适合人群
适合追求技术深度和前沿领域成长、能接受一定工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
字节跳动薪资具有竞争力，大厂福利完善，但西安城市薪资水平相对一线略低，整体补偿性较好。
薪资信号未披露 (35K-60K/月)
成长发展匹配
90较高
AI性能优化是前沿技术领域，工作涉及大模型、国产加速器等新兴方向，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、TensorFlow、PyTorch、TensorRT、异构计算、国产AI加速卡
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
职位为仅现场办公，且AI性能优化压力大，可能加班，工作地点西安但科技公司节奏快，生活平衡度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
AI基础设施对国家技术自主有重要意义，但职位本身更偏技术执行，直接社会使命感不强。
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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