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端侧AI Infra开发实习生-音视频技术

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部门介绍

ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 视频与边缘部门承载了字节跳动的媒体内容分发基建及技术中台,支持了字节全系产品,如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频等APP的点播、直播、实时通信、图片等多媒体业务发展,同时将业务发展过程中沉淀下来的技术能力和工具,通过火山引擎对外输出,面向各行各业用户提供视频云产品和服务,愿景是为内外部业务伙伴提供最低成本、最优画质、最低延时、最安全可靠的富媒体内容分发解决方案,助力业务伙伴降本提效实现持续增长。

  1. 负责模型推理全流程优化,低比特量化(AWQ、GPTQ、SpinQuant等)、模型剪枝、蒸馏等模型压缩技术,以及FlashAttention、KVCache高效管理、投机推理等推理优化手段;
  2. 针对端侧 CPU(ARM/x86)、GPU、NPU(高通/联发科/海思)等异构硬件,通过SIMD指令集优化、CUDA/OpenCL编程、硬件特性适配等方式,最大化释放硬件算力潜能;
  3. 支撑大模型及业务模型在手机、车载、智能设备等端侧场景的高效部署,解决落地过程中的兼容性、性能瓶颈等问题,保障量产级应用体验。

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. 2027届本科及以上学历在读,计算机科学、软件工程或相关专业优先;
  2. 精通C/C++编程,熟悉Python,具备扎实的数据结构、算法基础及操作系统原理(内存管理、多线程等);
  3. 了解深度学习基础理论,熟悉CNN、Transformer等主流模型架构,对模型推理流程有清晰认知;
  4. 熟悉至少一款主流端侧推理框架(NCNN、MNN、Paddle-Lite、TensorFlow Lite、llama.cpp等)的原理与使用,有二次开发或优化经验者优先;
  5. 掌握至少一种推理加速技术实践经验,如模型压缩、硬件优化、推理优化;
  6. 有智能终端、车载设备或IoT场景AI模型部署落地经验者优先。

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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