字节跳动
强化学习系统平台工程师-Seed
强化学习系统平台工程师-Seed
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
分布式系统
PyTorch
强化学习
GO
机器学习系统
RLHF
AI 估算 · 30k–60k
字节跳动上市大厂，北京高级工程师，强化学习+分布式系统方向稀缺，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为字节跳动Seed团队的强化学习系统平台工程师，你将负责构建和优化O1/O3等思维链模型的分布式在线强化学习系统，参与Agent、Function Call等场景下的训练系统设计，提升模型迭代效率
该岗位深度结合分布式系统与强化学习，适合有扎实系统背景并对AI前沿技术充满热情的技术人才
最低要求
熟练掌握Linux环境下的Go/Python/Shell等1至2种以上语言
熟悉Kubernetes架构和生态，有丰富的机器学习系统实践和开发经验
熟悉Ray架构和生态，有Ray应用或者Ray Core开发经验
掌握分布式系统原理，参与过分布式系统的设计、开发和维护
有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分
有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力，能够快速的响应和行动
工作职责
负责O1/O3等思维链模型的分布式在线强化学习系统平台构建与性能优化，探索通往AGI的强化学习训练系统设计
负责构建Agent、Function Call、Sandbox以及其他环境交互场景下的强化学习下的分布式训练奖励评估系统
负责构建Agent框架与平台，支持复杂交互下的强化学习模型训练
负责强化学习环境下的可观测性、可解释性的系统建设
负责强化学习任务性能优化，提升模型迭代效率
优先资格
熟悉至少一种主流的机器学习框架，如PyTorch/Megatron-LM/DeepSpeed等
熟悉至少一种主流的RLHF框架，如OpenRLHF/VeRL/ChatLearn等
熟悉Ray框架或其他强化学习相关计算框架
有以下某一方向领域的经验：安全容器、虚拟机、浏览器沙箱等
在计算机系统网络顶会OSDI/SOSP/NSDI/ATC/EuroSys上有文章发表经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处字节跳动Seed核心AI团队，接触业界最前沿的强化学习系统技术
- 涉及O1/O3类思维链模型和AGI方向，技术天花板高，对长期职业发展有利
- 大厂平台提供充足的资源、数据和算力支持，个人成长空间大
- 与顶尖AI研究团队协作，能快速积累业界影响力
- 技术栈深入且复杂（分布式系统+K8s+Ray+ML框架），学习曲线陡峭
- 工作节奏可能较快，需要较强的自驱力和抗压能力
- 强化学习训练系统稳定性要求高，可能涉及高强度On-call
- 适合具备分布式系统背景、对强化学习系统有浓厚兴趣、希望在AI基础设施领域深度发展的技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在大型AI平台团队中积累分布式系统和强化学习的深度经验，成为AI基础设施专家
- 可向强化学习算法或AI系统架构方向深入发展，参与前沿AGI系统设计
- 有机会引领技术团队，从IC转型为技术负责人或架构师
- 设计和优化分布式在线强化学习系统平台，支持大规模思维链模型训练
- 构建Agent和Function Call场景下的分布式训练奖励评估系统，提升模型交互能力
- 开发可观测性与可解释性工具，监控和调试强化学习训练过程
- 对强化学习任务进行性能调优，缩短模型迭代周期
- 精通Go/Python和Shell脚本，具备扎实的Linux系统编程能力
- 深入理解Kubernetes架构和生态系统，有大规模机器学习系统实践经验
- 熟悉Ray框架（应用或Core开发），掌握分布式系统原理
- 逻辑分析能力强，善于抽象和拆分复杂业务逻辑
申请策略
- 提前了解字节跳动Seed团队的研究方向和技术博客，面试中展现对AGI的热情
- 准备一个你主导的分布式系统或性能优化案例，用STAR法则清晰表述
- 突出分布式系统设计经验，尤其是Kubernetes和Ray相关的项目经历
- 强调机器学习系统实践，包括训练框架、调度优化等工作
- 展示RLHF或强化学习相关项目，即使只是应用经验也能加分
- 列出开源贡献或技术博客，体现技术深度和社区影响力
- 深入学习Ray框架的底层原理和Core开发接口，可动手实践简单任务
- 熟悉主流RLHF框架（OpenRLHF/VeRL等），理解其系统设计
面试指南
- 结构化解题：先定义问题背景，再分析原因，最后给出解决方案和效果
- 对比论证：对于设计类问题，列出多种方案并比较优劣，展示技术广度
- 实战经验：结合自己实际项目中的案例，量化成果更佳
- 请描述你在分布式训练系统中遇到的一个性能瓶颈，以及如何优化解决的？
- Ray框架中Task和Actor的区别是什么？如何实现一个自定义的Actor？
- Kubernetes中Pod如何调度到GPU节点？如何设置资源请求和限制？
- 强化学习中训练系统和推理系统在设计上有哪些不同？
- 你对RLHF的了解？如何设计一个支持PPO训练的分布式系统？
匹配度报告
74
综合匹配度
字节Seed团队，前沿强化学习系统，技术成长极高，但工作强度可能较大。
适合人群
该职位最适合追求技术成长、渴望参与前沿AI系统建设的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利匹配
75中等
字节跳动作为上市公司，薪资具有市场竞争力，且AI方向高级工程师薪酬偏高，但JD未明确福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
95较高
工作内容涉及业界最前沿的强化学习训练系统，技术栈新且挑战大，能极大提升技术深度和广度。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈强化学习、分布式系统、Kubernetes、Ray、RLHF、Agent、思维链模型
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及远程或弹性工时，字节跳动工作节奏可能较快，WLB一般。
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
85较高
参与AGI相关的研究与系统实现，对科技发展有直接贡献感，行业前景巨大。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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