【Tiktok】 AI系统性能工程师-Infra方向 实习/正式工作地点：北京/上海投递邮箱：yan.shao@bytedance.com自己投递：https://job.toutiao.com/s/xa_1Th63-qYPS：给自己组内招人，新开名额多职位描述：TikTok是领先的短视频平台。我们的使命是激发创意，传递欢乐。信任与安全（TnS）工程团队负责保护用户免受有害内容和滥用行为的侵扰。通过TnS工程团队的持续努力，TikTok能够为全球用户提供最佳的使用体验与乐趣。我们的团队致力于搭建算法模型与业务场景之间的桥梁，将TnS的算法能力高效、稳定地应用到TikTok的各类业务中。岗位职责：- 与业务团队密切合作，优化算法应用的集成方案，提高算法在不同业务场景下的评估与使用效率，降低算法应用的管理和优化成本。- 负责算法应用的架构设计、开发及性能调优，解决高并发、高可靠性和高可扩展性等技术挑战。工作内容包括多个子方向：机器学习模型训练与评估、模型优化、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排等。- 搭建包含GPU、RDMA网络与高性能存储的超大规模机器学习系统。- 负责与大语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）相关的前沿工程技术的研究与实现。任职要求：- 在以下一个或多个领域具备实际经验：机器学习、深度学习、推荐系统、自然语言处理或计算机视觉；- 熟练掌握C++、Go、Python或Shell等1-2种编程语言，并能在Linux环境下工作；- 理解分布式系统原理，具备大规模机器学习系统的设计、开发与维护经验；- 熟悉主流深度学习框架（如PyTorch、DeepSpeed、Megatron、vLLM等），有大规模数据处理与并行计算经验；- 对前沿LLM研究与工程（如长上下文、多模态、对齐研究、智能体生态系统等）有深入理解与实践经验者优先；- 有深入CUDA编程与性能调优（cutlass、triton）经验者优先；- 具备机器学习模型评估、LLM应用与智能体开发经验者优先。作者：New_Walking链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/ad879270718c4f37ab6056316ba7d0bc?来源：牛客网

在AI提效的背景下，快要成为全栈了

控制自己的饮食，特别是晚上，少吃吧太长肉了，回家起码锻炼个半个小时，做个仰卧起坐啥的，最后是补药熬夜了，每天早上起床困难的一批。

一天一个AI岗位介绍，今天要解读的JD岗位是——AI应用研发（直播类）。在所有 AI 应用场景里，直播可能是最“极端”的一个：高并发、强实时、强互动、强转化。如果一个 AI Agent 能在直播场景稳定跑起来，那基本说明——工程能力是过关的。一句话概括它的核心工作：在高并发直播场景里，把 AI Agent 从“概念”变成可规模化运行的系统。不是做 Demo，不是写论文，而是——让 Agent 真正在流量洪峰里活下来。一、这个岗位到底在做什么？它可以拆成两条主线：基建 + 应用落地。1️⃣ AI Agent 框架基建（偏工程核心）JD里提到 MCP 标准、微服务集成、低延迟、安全集成。翻译一下就...