字节跳动
大模型训练/推理优化工程师-Seed
大模型训练/推理优化工程师-Seed
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
PyTorch
编译器
GPU编程
分布式存储
高性能网络
推理优化
大模型训练
集群调度
AI 估算 · 30k–60k
涉及大模型核心技术，技能稀缺，字节跳动薪资竞争力强，资深工程师可达中位数45k以上。
职位详情
关于这个职位
加入字节跳动Seed团队，负责超大规模机器学习系统的架构设计与开发，解决模型训练、推理、资源调度等核心难题，与顶尖算法团队合作推动前沿AI技术的落地
需要扎实的C++/Python功底以及分布式系统经验，适合渴望挑战技术深度的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先
熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言
接触过至少一种机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）
有以下至少一项的背景知识与经验：GPU编程，编译器，高性能网络，分布式存储，集群调度
有强烈的求知欲，优秀的学习和沟通能力
工作职责
负责超大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关
覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、模型训练、模型推理、数据管理、Workflow编排等
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、编译优化、强化学习RL/Agent环境交互技术等的引入落地
与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与世界级大规模AI系统研发，接触前沿的大模型训练与推理技术
- 团队技术氛围浓厚，与顶尖算法和工程人才协作，积累宝贵经验
- 公司平台大，薪资福利有竞争力，且AI赛道持续火热，职业前景广阔
- 工作强度较大，需要应对复杂的系统问题和高并发的优化需求
- 技术栈深且迭代快，需要持续学习新硬件、新算法、新框架
- 对系统底层理解要求极高，调试和性能调优难度大
缺点 / 挑战
- 字节跳动提供丰富的计算资源和业务场景，技术挑战极大，个人成长迅速
- 适合热爱底层系统优化、有分布式系统或高性能计算背景，渴望挑战技术极限的工程师
角色解读
- 成长为机器学习系统架构师，主导万亿级参数模型的训练与推理优化
- 横向扩展至AI基础设施全栈领域，如编译优化、存储调度、网络通信等
- 晋升为技术Leader或技术专家，带领团队攻克行业级难题
- 设计并开发超大规模机器学习系统架构，解决高并发、高可靠性和高可扩展性问题
- 覆盖资源调度、模型训练、模型推理、数据管理及Workflow编排等多个子系统
- 调研并引入最新硬件架构、异构计算、编译优化、强化学习环境交互等前瞻技术
- 与算法团队深度协作，进行算法与系统的联合优化，提升模型性能
- 精通Linux环境下的C/C++和Python，具备扎实的系统编程能力
- 熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch），了解分布式训练原理
- 掌握GPU编程（CUDA）、编译器、高性能网络、分布式存储或集群调度中的至少一项
- 具备强烈的求知欲和优秀的学习沟通能力，能够快速适应新技术
申请策略
- 提前了解字节跳动Seed团队的技术方向，如豆包、即梦等产品背后的技术架构
- 在面试中展现对系统性能和效率的极致追求，以及解决复杂问题的逻辑思维
- 突出分布式系统或机器学习系统的项目经验，尤其是大规模训练/推理优化案例
- 详细描述你在GPU编程、编译器或高性能网络方面的具体成果和量化指标
- 展示对AI框架（如PyTorch）的深入理解，例如自定义算子、分布式策略等
- 如有相关开源贡献或技术博客，务必列出
- 系统学习CUDA编程和GPU架构，掌握NCCL、TensorRT等工具
- 补充分布式系统知识，如参数服务器、Ring-AllReduce、流水线并行等
面试指南
- 结构化回答：先明确问题背景，再分点阐述核心原理，最后结合亲身实践或理论推导
- 数据驱动：用具体指标（如吞吐量、延迟、显存占用）说明优化前后的效果
- 强调权衡：在方案设计中主动讨论精度与速度、成本与效率的trade-off
- 请解释大模型分布式训练中数据并行、模型并行和流水线并行的区别和适用场景
- 如何优化Transformer模型的推理速度？请从算子融合、内存管理、量化等角度回答
- 描述一次你解决过的分布式训练中的性能瓶颈问题，具体如何定位和优化？
- CUDA编程中，如何利用共享内存减少全局内存访问？请举例说明
- 如果要在1000张GPU上训练一个千亿参数模型，你会如何设计系统架构？
匹配度报告
62
综合匹配度
前沿大模型系统优化岗，技术成长极快，但工作强度大，WLB较差。
适合人群
该职位最适合追求技术成长和职业发展的求职者，尤其是对底层系统和大模型优化充满热情，愿意投入高强度工作以换取快速成长的工程师。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利55
成长发展95
工作生活30
使命价值70
薪资福利匹配
55较低
JD未明确薪资和具体福利，但字节跳动作为大厂，薪资水平通常处于市场高端，不过由于信息不透明，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
95较高
职位涉及大模型训练/推理优化这一前沿技术领域，与顶尖团队协作，工作内容挑战性极高，个人成长空间巨大，发展性动机得到极大满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型训练、推理优化、GPU编程、编译器、高性能网络、分布式存储、集群调度、PyTorch、CUDA
业务类型profit_center
工作生活匹配
30较低
工作地点在北京且现场办公，JD未提及弹性或远程工作，互联网大厂通常工作强度较大，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
团队致力于通用智能研究，产品覆盖广泛用户，技术影响力大，但JD未强调社会价值，意义感动机中等偏上。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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