字节跳动AML算法/工程招聘，大牛多，氛围年轻，鼓励创新

AML（应用机器学习）是字节跳动的机器学习中台团队。很多人听到中台就觉得不太靠谱，不过AML很特殊。大家可能不知道，字节的不同产品，比如抖音/头条/西瓜，他们的推荐/广告系统，底层架构都是统一的。而提供这个底层架构的，就是AML团队。同时，这个团队不仅搞推荐广告，像什么CV/语音/NLP的底层训练和推理系统，也是通吃的。我们维护了大概几百万CPU核心，十几万GPU卡和几十PB的内存来给各个业务提供服务。同时，在系统之上，也有一层平台，来对系统做很好的封装，提供简单易用的开发环境。

同时，AML不仅有系统团队，还有算法团队。这个算法团队里的同学，主要目标就是研究一些通用的，创新的算法。比如设计一个在推荐/广告里都提升很大的召回算法，或者训练一个在搜索/审核里都work的多模态预训练模型。得益于字节跳动开放的环境，AML的算法同学可以自由的业务里发现问题，和业务同学讨论想法，设计模型，开AB，看结果，一条龙work。

此外，AML不仅给字节跳动服务，未来还致力于给其他企业服务。因此，我们也在提供面向外部客户的机器学习产品。

一些我们的特色项目

联邦学习和隐私计算
推荐广告大规模分布式训练系统（包括GPU训练系统）
推荐广告大规模GPU推理系统
融合多种硬件和训练框架的编译器研究（ByteIR）
自动推理性能优化（TVM, XPerf）
分布式训练系统中的通信模块（BytePS）
分布式机器学习调度系统
通用机器学习平台
推荐/广告/搜索的算法研究：更大的算力，更复杂的模型
大规模多模态预训练
图神经网络
AutoML/NAS
分子动力学模拟和应用

岗位详情：https://bytedance.feishu.cn/docs/doccnYkGfAINuqmkRbEqAUAzeId

#2022年毕业的学弟学妹注意啦敲黑板##字节跳动##内推##校招##秋招#

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牛客579684960号

研发工程师

有兴趣的同学可以用我的内推码申请 645CWUM，可以找我私聊我之前是北美Google的Tech Lead Manager/Staff Software Engineer，有很多之前我觉得很厉害(并且被undervalue)的Google同事都加入AML。在2019年底，之前一个Google的同事推荐我来AML面试，然后在2020年6月初加入了AML (放弃了Google有明确上升空间的Career path，以及一些其他美国公司的Offer)。 2019年底，我和当时AML的Hiring manager的Info call沟通的时候，他告诉我最大一个特点就是务实。这些在我面试的过程中，给我留下了很深的印象。比方我的第一轮面试就是我加入后的Peer（是我非常佩服的大哥）。第一轮面试就让我感觉这是个非常硬核的团队。后面各种HM以及交叉面试让我感觉更加深刻 (很多别的公司的领导都只会谈谈大道理，非常虚)。这点让我感觉非常与众不同，是非常吸引我的地方。加入以来我深有感触，可能会有一些bias，各人角度不同，和大家分享一下正直。这个可能往往被人忽略，但是我觉得很重要。我感觉我周围的peer都是很nice的人。没什么私心。这个是很重要的。我们都不想和ass holes一起工作。 AML的同学很务实，这点我感觉不仅仅是AML的风格，也是Data整体的风格，领导不是仅仅听听汇报就行了，是要own the results的。没有什么包装结果的空间。我感觉一个公司或者团队的成败，culture上是否务实，可能是最主要的因素。 AML的人都非常厉害。具体觉得有三点 1. Hands on 2.犀利(Sharp) 3. 雷厉风行，非常果断 4.上面这三点，都是Google，很难具备的。这个细节不展开了。成长。在很多其他更大的mega corps，你被暴露在一个很小的局限里面。在AML里你是很open的可以得到很多信息。并且承担更多的责任。我司不设边界，只要你能提供价值，就一定会被recognize。我个人的感觉是，我过去的一年多的成长，比我在google最后三年的成长都大很多。先写这么多，有什么需要了解的细节可以私下找我，也可以直接内推码申请 645CWUM

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