AI异构硬件性能评估专家 - Seed Model

职位描述

团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。

Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。

1、该岗位面向豆包Seed自研LLM模型的训练、推理等真实业务负载，建立硬件仿真、性能评估和业务ROI分析体系，为异构AI加速卡的引入、验证和规模化落地提供技术依据；

2、硬件仿真与负载建模：构建Benchmark、模型画像和性能评估体系，预估不同规格AI加速卡在真实LLM业务中的端到端表现；

3、性能瓶颈分析：分析硬件架构、微架构、软件栈、通信网络、算子性能和业务负载之间的关键约束；

4、资源引入与ROI评估：结合业务规模、性能收益、资源成本、迁移成本和稳定性风险，支持硬件选型、技术验证和规模化落地决策。

任职要求

1、计算机、软件工程、人工智能、电子信息、微电子等相关专业优先；

2、熟悉Linux环境下的C/C++或Python，具备良好的实验设计、数据分析和工程实现能力；

3、熟悉计算机体系结构、芯片微架构、高性能计算、分布式系统、并行计算中的至少一个方向；

4、了解CPU/GPU/NPU等至少一种计算架构，理解算力、带宽、缓存、显存、互联等关键指标；

5、能够从真实业务负载出发，分析硬件性能、软件栈成熟度、规模化落地成本和业务ROI。

加分项：

1、有硬件仿真、体系结构研究、性能建模、Benchmark、AI加速卡评测或硬件适配经验；

2、熟悉Nsight、Profiler、Roofline、算子画像、通信性能分析、模型负载建模等工具或方法；

3、了解GPU/NPU软件栈、编译器、算子库、通信库、训练或推理框架；

4、有业务ROI、TCO、容量规划、资源效率分析、硬件选型或技术评估经验；

5、有体系结构、HPC、系统方向科研项目、竞赛或开源项目经历。