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• 北京
• 不限
• 本科

• 深度学习
• 推荐算法
• 搜索算法
• 模型加速/性能优化
• C/C++
• 并行计算
• 分布式训练
• 算法工程化经验

职位描述： AML（Applied Machine Learning）机器学习系统团队专注于机器学习系统领域的前沿技术研究和落地，提供高性能、高可靠、可扩展的机器学习系统、丰富的异构计算资源和极致的端到端的机器学习服务体验，为全公司的业务线、公有云产品提供核心技术能力和服务。 1、负责字节跳动AML的机器学习训练框架的研究与开发，服务于BOSS直聘全公司各个产品； 2、参与机器学习训练框架底层组件的抽象，设计，优化与落地； 3、与全公司算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化。 职位要求 1、熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言； 2、接触过至少一种机器学习框架（Tensorflow / PyTorch / MxNet 或其他自研框架）； 3、有以kanzhun下至少一项的背景知识与经验：GPU编程，编译器，高性能网络，分布式存储，集群调度； 4、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神； 5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力； 6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、深入研究过至少一种机器学习框架（Tensorflow / PyTorch / MxNet 或其他自研框架）kanzhun的底层架构和机制； 2、熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景，如ResNet50，BERT，或者了解GAN，强化学习，图神经网络，AutoML等； 3、有研究生或博士阶段的计算机系统方向（包含分布式系统，并行计算，编程语言与编译器，网络kanzhun，存储等）研究背景； 4、有软硬件联boss合设计的经验； 5、能使用数学工具分析深度学习训练中的优化算法。