字节跳动
机器学习系统研发工程师-Ads Infra
机器学习系统研发工程师-Ads Infra
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
分布式系统
GPU
PyTorch
TensorFlow
高性能计算
CUDA
编译优化
广告推荐
AI 估算 · 35k–70k
字节跳动核心广告技术岗位，技术栈前沿，北京互联网大厂薪资水平高，预计月薪35k-70k。
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动广告基础设施团队的机器学习系统研发工程师，专注于广告/推荐/搜索场景下的模型训练和推理性能优化
你将通过编译优化、并行计算、高性能算子开发等技术，打造业界领先的高性能训推引擎，并跟进最新GPU/NPU架构和编译优化技术
适合对系统性能极致追求、具备扎实C++/Python和分布式系统功底的技术人才
最低要求
本科及以上学历，计算机等相关专业，具备扎实的计算机基础
熟悉Linux操作系统和开发环境，熟练掌握C/C++/Python等一种或多种编程语言并深入了解语言特性，具备良好的数据结构、算法基础和系统设计能力
拥有强烈的求知欲、优秀的学习和沟通能力
熟悉至少一种机器学习框架（PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle或其他自研框架），熟练掌握分布式系统原理，参与过分布式系统的设计、开发和维护
工作职责
针对广告/推荐/搜索等场景，优化模型训练/推理的计算图执行效率
通过编译优化、模型并行优化、图融合、高性能算子开发、低精度计算、Memory复用、Cache优化、高并发服务请求优化等技术，打造业界领先的高性能训推引擎
设计和开发高性能算子库，研究最新的GPU计算技术和优化方法，以充分利用GPU/NPU的并行计算能力，支持各种机器学习和深度学习模型的构建和部署
负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，例如最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术、编译优化技术的引入和落地
优先资格
熟悉主流高性能并行编程技术，有GPU编程经验（CUDA或Triton）
有TensorRT/CUTLASS开发经验，熟悉TRT-LLM、vLLM等推理框架
熟悉开源ML编译器代码（XLA/MLIR/TVM）并有相关开发经验
熟悉PyTorch、FSDP、DeepSpeed、Megatron等业界主流分布框架的使用和原理
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的GPU/NPU技术、编译优化和分布式系统，技能积累高
- 薪资待遇优厚，大厂福利完善（年终奖、期权、补充医疗等）
- 团队技术氛围浓厚，与优秀同事合作，快速提升专业水平
- 技术门槛高，需要扎实的系统编程和并行计算功底，学习曲线陡峭
- 广告业务对性能极致要求，可能涉及高工作强度和紧急项目
- 技术更新迭代快，需要持续学习最新硬件和优化方法
- 适合对系统性能有极致追求、热爱底层优化和分布式计算的优秀工程师，尤其是具备GPU编程或编译器经验的候选人
缺点 / 挑战
- 字节跳动核心广告业务，技术挑战大，成长空间广阔
角色解读
- 技术深度方向：成为GPU计算/编译优化专家，主导核心训推引擎架构
- 系统架构方向：晋升为系统架构师，负责大规模分布式训练基础设施设计
- 管理方向：表现优异可转为技术主管，带领团队攻克性能挑战
- 优化广告/推荐场景下模型训练和推理的计算效率，包括图融合、算子优化、并行策略等
- 开发高性能GPU/NPU算子库，利用CUDA、Triton等技术提升硬件利用率
- 调研并引入最新硬件架构和编译优化技术（如XLA、MLIR），提升系统性能
- 参与分布式训练/推理系统的设计与维护，确保高并发、低延迟服务
- 精通C++/Python，具备扎实的数据结构与算法基础
- 深入理解至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）及分布式系统原理
- 熟悉GPU编程（CUDA）或高性能计算，有算子开发或编译优化经验优先
- 熟悉Linux环境，具备系统级性能调优能力
申请策略
- 深入了解字节跳动广告技术栈，面试时展示对业务场景的理解
- 准备一个完整的性能优化项目故事，包括问题分析、方案设计、效果验证
- 重点突出GPU编程经验（CUDA/Triton）、算子开发或编译优化项目
- 展示分布式系统设计或优化案例（如模型并行、数据并行、通信优化）
- 列出在深度学习框架上的深度使用经历，如PyTorch源码阅读或二次开发
- 强调性能调优成果：加速比、吞吐量提升等量化指标
- 补充编译优化知识：学习XLA、MLIR、TVM等开源编译器
- 熟悉主流分布式训练框架：DeepSpeed、Megatron、FSDP等
面试指南
- 分层次回答：算法优化→计算图优化→算子优化→硬件利用
- 结合具体案例
- 从原理到实现：先讲理论基础，再讲工程实践，最后量化对比
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献
- 如何优化一个PyTorch模型的训练速度？请从多个层面分析
- 解释GPU的warp调度和bank conflict，如何避免？
- 设计一个分布式AllReduce通信优化方案
- 介绍你参与过的算子开发或编译优化项目，难点和成果
职位点评
70
综合评分
字节核心广告技术岗，前沿GPU/编译优化，薪资优厚，但工作强度大。
更适合这类人
适合追求技术深度和职业发展、愿意接受高强度工作的工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展95
工作生活40
使命价值65
薪资福利
80较高
字节跳动作为大型互联网上市公司，提供有竞争力的薪资和福利，但JD未明确具体薪资和福利细节，补偿动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：35K-70K/月）
成长发展
95较高
该职位涉及GPU计算、编译优化、分布式系统等前沿技术，成长空间极大，JD明确要求跟踪最新技术，发展动机高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU、CUDA、Triton、TensorRT、CUTLASS、XLA、MLIR、TVM、PyTorch、DeepSpeed、Megatron、FSDP
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及工作时间和灵活性，且字节跳动通常工作节奏较快，办公地点仅北京现场，生活动机满足度较低。
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
65中等
广告技术属于高速增长赛道，但社会影响力中性，属于商业技术赋能，意义感中等。
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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