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社招 · 正式

后端开发工程师(交易与广告) - 穿山甲

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Beijing(北京) · 经验要求见详情
研发社招 · 正式A130008A

关于这个机会

团队介绍:穿山甲是全球开发者成长平台,依托巨量引擎的技术和产品能力,为开发者提供用户增长、流量变现、LTV提升等全生命周期的服务和成长方案。目前,穿山甲覆盖日活跃DAU超过10亿,日均广告请求量超过3400亿,日均广告展示量超过50亿,帮助超过40万+个app在平台内飞速成长,也为超过320万广告主提供了用户增长和投放解决方案。 1、负责亿级参数规模深度模型的训练优化与工程落地,涉及召粗精全链路模型,包括训练速度、模型体积、Serving耗时等,助力穿山甲模型训练效率提升; 2、通过量化压缩、优化器、混合精度训练、特征淘汰等技术优化模型体积,为模型的进一步复杂化提供空间; 3、深入优化训练流程全链路性能,包括数据预处理、模型并行策略、梯度同步、通信优化、CUDA算子加速等关键环节;从硬件(GPU/TPU)、网络通信、内存管理、计算图执行等多个维度进行系统级调优; 4、基于PyTorch框架进行模型训练系统的定制化开发与性能调优,支持混合精度训练、量化压缩、特征淘汰、模型蒸馏等技术手段,提升训练吞吐与资源利用率; 5、结合长序列、LLM等复杂化应用,提供更个性化的Training&Serving的效率与耗时优化,帮助更高效的落地;与算法团队紧密协作,实现模型快速迭代与规模化上线,持续提升模型效果与训练效率。

任职要求

1、本科及以上学历,具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底,熟悉主流深度学习编程框架; 2、熟悉至少一门主流编程语言(如C++、Python、Go或Java); 3、对以下至少一个领域有深入理解:深度学习和统计机器学习、机器学习平台、分布式训练框架; 4、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性的业务问题充满激情; 5、加分项:在搜广推场景有丰富的深度模型/大模型实践经验,或者有模型效率优化背景。

官方来源与核验

字节跳动官方招聘 · 职位编号 7654434516879509813

官方发布时间:

最近核验:2026-09-16T12:33:12.416632+00:00

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