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大模型算法(GPU模型底层优化方向)实习生-TikTok隐私安全

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  • 算法

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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。 TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok隐私安全团队站在国际化战略第一线,使命是让TikTok成为人们可以在其中放心地探索、创作与连接的平台。 我们的职责是:

  1. 在TikTok内给用户提供安全及隐私保护功能,保障用户安全和放心使用产品;
  2. 保护TikTok用户的隐私,包括用户数据在完整生命周期的安全及产品在各地区的合规。
  3. 直接参与大模型核心算子与系统级性能优化;
  4. 设计并实现高性能GPU kernel,用于Transformer/Attention/MoE/Diffusion等核心算子;
  5. 针对大模型训练与推理场景进行端到端性能优化;
  6. 深度分析GPU执行瓶颈,使用或扩展Triton/CUDA/CUTLASS,并与PyTorch/XLA/Custom Runtim集成;
  7. 与模型研究团队协作,将新的模型结构落地为高效实现;
  8. 对比和复现业界SOTA系统优化方案,并在真实训练/推理环境中验证收益。

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届硕士及以上学位在读,人工智能、计算机、软件、数学等相关专业优先;
  2. 扎实的GPU体系结构基础;
  3. 熟练使用CUDA C++或Triton,能独立写Kernel并做性能调优;
  4. 熟悉Transformer/Attention的计算模式与瓶颈;
  5. 能读懂并复现系统方向论文或开源实现。 加分项:
  6. 有大模型训练实战经验;
  7. 熟悉PyTorch内部机制;
  8. 有Kernel Profiling与调优经验;
  9. 有论文、开源项目或性能Benchmark贡献。

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