字节跳动
大模型算法架构师/Leader（Dev AI方向）-Aime
大模型算法架构师/Leader（Dev AI方向）-Aime
发布于 大约 7 小时前中层管理(经理/总监)
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
深度学习
NLP
PyTorch
RAG
TensorFlow
LLM
CI/CD
大模型
AI 估算 · 40k–80k
高级算法架构师，字节跳动核心方向，北京一线大厂薪酬，市场竞争力强
职位详情
关于这个职位
你负责将大模型技术应用于字节跳动的DevOps全流程，覆盖需求、开发、测试、上线等环节，通过算法创新提升研发效率和测试质量
你将带领算法团队，跟踪LLM前沿技术（如多模态、Agents、RAG等），制定技术路线并推动落地
该职位要求深厚的技术功底与团队管理能力，是技术与管理并重的高级岗位
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业，5年以上深度学习算法研究与开发经验，1年以上团队管理经验
扎实的算法基础，具备NLP、CV、多模态、LLM等领域的理论知识与实践经验，尤其是在大模型应用、预训练模型（如BERT、GPT等）和算法优化等方面的深入理解
熟练掌握主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等），具有大规模数据处理和模型训练经验，能在大规模系统中高效应用大模型技术
优秀的工程能力和代码能力，精通至少一种编程语言（如Python、Go、C++等），熟悉软件开发流程、CI/CD、自动化测试等现代工程实践
有较强的业务问题解决能力和算法建模能力，能将复杂的业务问题转化为可执行的算法解决方案，具备良好的技术好奇心、自驱力及进取心
良好的团队合作精神与沟通能力，能协调跨部门团队合作，推动技术落地，提升团队整体研发效能
工作职责
负责字节跳动DevOps各业务场景中，LLM算法在需求设计、开发、测试、上线等软件工程领域的应用研究及算法落地工作，致力于提升研发效率和测试质量
跟踪LLM领域的最新研究成果，用以持续提升算法应用效果，研究方向包括但不限于语言LLM、多模态LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术
能清晰规划LLM应用方向的技术路线和团队布局，带领算法团队开展高效的技术研发，促进团队协同与技术成长
深度参与技术难题的解决，优化开发和部署流程，提高团队整体生产力与交付效率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大模型是当前AI最前沿赛道，字节跳动资源充足，能参与规模化应用
- 薪资丰厚，股票期权等福利完善，职业发展空间广阔
- 技术迭代极快，需持续学习，保持前沿敏感度
- 团队管理经验要求，需同时处理技术与管理双重任务
- 适合5年以上经验、有深厚算法功底且希望转型管理的大模型专家，追求技术影响力与高回报
缺点 / 挑战
- 技术挑战大，个人成长迅速，成果直接赋能公司核心研发流程
- 业务要求高，需平衡算法创新与工程稳定性，压力较大
角色解读
- 深耕大模型算法应用，成为技术专家（IC方向）或持续晋升管理岗（如技术总监）
- 在字节跳动内部接触海量业务场景，积累AI+工程化复合经验
- 未来可转向AI平台架构、全栈AI产品负责人等更综合的角色
- 主导大模型在DevOps场景的落地，设计并优化算法方案，提升研发效率与质量
- 跟踪LLM前沿技术，探索多模态、SFT、RLHF等方法，推动技术迭代
- 规划技术路线，带领算法团队高效协作，解决复杂工程难题
- 扎实的深度学习与NLP理论，精通大模型应用、预训练模型及调优
- 熟练使用PyTorch、TensorFlow等框架，具备大规模数据处理与训练经验
- 优秀的工程能力，精通Python/Go/C++，熟悉CI/CD和自动化测试
- 团队管理与跨部门协作能力，能推动技术落地
申请策略
- 面试时准备一个完整的LLM项目案例，从问题定义到上线效果
- 了解字节跳动DevOps现状，思考AI如何具体提升效率，展现主动性
- 突出LLM、多模态、SFT等具体项目经验，展示算法落地成果
- 强调团队管理经历，如带领团队完成的技术突破或效率提升
- 列举工程化能力：大规模数据处理、模型部署、CI/CD实践
- 体现业务思维：如何将复杂业务问题转化为算法方案
- 补充DevOps相关知识，了解CI/CD、自动化测试工具链
- 深入Agent、RAG等前沿应用，准备相关Demo或案例
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验
- 技术问题需先阐述核心原理，再结合实践经验，最后总结优化方向
- 管理问题强调目标设定、分工协作、结果导向及团队成长
- 请描述你主导过的一个大模型应用项目，从需求到落地的全过程
- 团队管理经验：你如何分配任务并激励团队成员？
- LLM在软件工程中有哪些应用场景？如何评估效果？
- 如何设计一个RAG系统？优缺点及优化方法
- 在训练大模型时遇到资源不足如何应对？
匹配度报告
70
综合匹配度
大厂核心AI岗位，前沿技术栈，高薪高压，适合技术管理双线发展的人才。
适合人群
最适合追求技术成长和高薪酬的求职者，愿意承受一定工作强度以换取职业跃升。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值65
薪资福利匹配
85较高
字节跳动作为上市大厂，薪资待遇行业领先，且该岗位级别高，薪资信号偏市场水准以上。福利完善，但JD未明确列出具体福利。
薪资信号偏高 (40K-80K/月)
成长发展匹配
90较高
岗位聚焦LLM前沿技术，要求持续跟踪最新研究，技术栈现代且前沿。有明确的团队管理职责，成长路径清晰，但JD未提及具体培训或晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、多模态、Prompt工程、RAG、Agents、SFT、RLHF、PyTorch、TensorFlow、CI/CD
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
工作地点仅北京现场办公，字节跳动工作强度较高，JD未提及弹性工作或远程选项，也未明确WLB相关福利。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
大模型赋能DevOps属于技术驱动创新，行业处于高速增长期，但岗位直接社会影响力偏中性。字节跳动在行业内有引领作用，属于积极采用新技术的企业。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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