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AI异构硬件性能评估专家-Seed

字节跳动

  • 杭州
  • 机器学习

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部门介绍

字节跳动Seed团队成立于2023年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限,为科技和社会发展作出贡献。 Seed团队在AI领域拥有长期愿景与决心,团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位;目前,团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景,并通过火山引擎开放给企业客户;第三方数据显示,豆包App用户量在中国市场排名第一,豆包大模型日均Token调用量行业领先。

  1. 该岗位面向豆包Seed自研LLM模型的训练、推理等真实业务负载,建立硬件仿真、性能评估和业务ROI分析体系,为异构AI加速卡的引入、验证和规模化落地提供技术依据;
  2. 硬件仿真与负载建模:构建Benchmark、模型画像和性能评估体系,预估不同规格AI加速卡在真实LLM业务中的端到端表现;
  3. 性能瓶颈分析:分析硬件架构、微架构、软件栈、通信网络、算子性能和业务负载之间的关键约束;
  4. 资源引入与ROI评估:结合业务规模、性能收益、资源成本、迁移成本和稳定性风险,支持硬件选型、技术验证和规模化落地决策。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 计算机、软件工程、人工智能、电子信息、微电子等相关专业优先;
  2. 熟悉Linux环境下的C/C++或Python,具备良好的实验设计、数据分析和工程实现能力;
  3. 熟悉计算机体系结构、芯片微架构、高性能计算、分布式系统、并行计算中的至少一个方向;
  4. 了解CPU/GPU/NPU等至少一种计算架构,理解算力、带宽、缓存、显存、互联等关键指标;
  5. 能够从真实业务负载出发,分析硬件性能、软件栈成熟度、规模化落地成本和业务ROI。 加分项:
  6. 有硬件仿真、体系结构研究、性能建模、Benchmark、AI加速卡评测或硬件适配经验;
  7. 熟悉Nsight、Profiler、Roofline、算子画像、通信性能分析、模型负载建模等工具或方法;
  8. 了解GPU/NPU软件栈、编译器、算子库、通信库、训练或推理框架;
  9. 有业务ROI、TCO、容量规划、资源效率分析、硬件选型或技术评估经验;
  10. 有体系结构、HPC、系统方向科研项目、竞赛或开源项目经历。

有些机会,只在官网短暂出现

真正值得关注的岗位,常常只在企业官网短暂开放,可能两三天后就下线,也未必会同步到综合招聘平台。没有持续关注,你甚至不会知道它曾经出现。职先机持续聚合并核验官网岗位,帮你抓住职场先机,快人一步。

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