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高级研发工程师/架构师（DevOps AI方向）-Dev Infra
高级研发工程师/架构师（DevOps AI方向）-Dev Infra
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
本科
架构设计
LLM
CICD
AI 估算 · 40k–70k
高级架构师职位，AI+DevOps前沿方向，字节跳动大厂薪资竞争力强，月薪40-70k，16薪
职位详情
关于这个职位
该职位负责将大语言模型（LLM）应用于DevOps领域，通过构建智能Agent和自动化工具链，实现代码全生命周期管理的智能化
你将参与打造企业级LLM应用基础设施，推动研发效能提升，适合对AI和DevOps交叉领域有热情的高级工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业，3年及研发以上工作经验
具备扎实的软件开发基本功，熟练掌握C，C++，Golang，Java，Python中至少一种编程语言
具备优秀的学习能力、能够快速探索并实践全新的领域技能
具备出色的架构设计及研发交付能力，能够设计并落地高可用的平台产品
对软件研发全生命周期的工具链有足够的理解及洞见，对打磨生产力工具有极致追求
对LLM应用研发技术栈有一定了解，对建设生产级LLM-Powered应用有实战经历
工作职责
参与投入DevOps AI方向，积极探索大型语言模型（LLM）在DevOps应用，通过LLM重构DevOps工具链，打造智能化研发效能平台，实现代码全生命周期管理的自动化、预测性与自愈能力，推动软件交付效率指数级提升
具体场景包括但不限于：
）DevOps Agent：建设智能Agent能力，打通DevOps工具链，AI驱动CICD流程，实现集成编译、测试、发布无人值守
）通用排障：对日志、服务、平台异常进行归因分析，智能调用和执行工具，对异常问题进行自动修复，提供平台自动化程度
）探索并打造企业级LLM应用研发基础设施，建设LLM应用开发的接入平台及基础框架能力
AI 洞察
优缺点分析
- 前沿技术方向：将LLM与DevOps结合，属于行业新兴领域，技术积累价值高
- 大厂平台：字节跳动拥有海量业务场景和资源，能接触到最复杂的工程挑战
- 薪资回报丰厚：高级架构师级别，现金+期权综合收入极具竞争力
- 技术难度高：需要同时理解LLM应用开发和DevOps体系，学习曲线陡峭
- 快速迭代压力：AI领域变化快，需要持续跟进最新技术并快速落地
- 内部竞争：字节跳动内部优秀人才聚集，晋升和项目争取竞争激烈
- 适合有丰富DevOps或后端开发经验，对AI技术充满热情，渴望参与前沿基础设施建设的高级工程师
角色解读
- 成为AI+DevOps领域的专家，负责核心智能化平台的设计与演进
- 向技术管理方向发展，带领团队攻克技术难题
- 在字节跳动内部横向转动，接触更多AI基础设施或业务团队，拓宽技术视野
- 探索大语言模型（LLM）在DevOps领域的应用，通过LLM重构CI/CD工具链，实现自动化、预测性运维
- 开发智能Agent，打通DevOps工具链，驱动无人值守的编译、测试、发布流程
- 建设企业级LLM应用研发基础设施，包括接入平台和基础框架，支持大规模LLM应用落地
- 扎实的编程能力，精通C++/Go/Python中至少一门语言，能够进行高性能系统开发
- 深入理解DevOps全生命周期工具链，包括CI/CD、监控、日志管理等
- 具备架构设计能力，能设计高可用、可扩展的平台产品，有LLM应用实战经验更佳
申请策略
- 字节跳动重视技术深度和实际产出，简历中多用数据量化成果
- 了解字节跳动内部技术博客（如ByteTech）和Dev Infra团队方向，面试时展现对业务的思考
- 突出AI+DevOps相关项目经验，尤其是LLM应用或智能化工具开发案例
- 展示架构设计成果，如高并发、高可用系统的设计与落地
- 强调编程语言深度和工程实践能力，附上GitHub或开源贡献链接
- 系统学习LangChain、LlamaIndex等LLM应用框架，动手搭建一个智能Agent demo
- 深入理解Kubernetes、CI/CD pipeline，提升DevOps工程能力
面试指南
- 技术问题：先澄清需求，然后对比多种方案（如LLM微调 vs RAG），解释选型原因，最后给出系统化设计
- 项目经验：使用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点描述个人贡献和技术难点突破
- 开放性问题：结构化思考，分点阐述，如先定义问题范围，再拆解模块，最后评估可行性
- 如何将LLM集成到现有的CI/CD pipeline中？请设计一个方案
- 描述一个你主导的架构设计项目，遇到了哪些挑战，如何解决？
- 你对LLM应用研发基础设施有什么理解？如何设计一个高效的LLM调用接入层？
- 如果让你设计一个智能排障系统，你会如何实现？
- 准备1-2个完整的LLM应用项目案例，包括技术栈、实现细节和效果数据
匹配度报告
72
综合匹配度
大厂高级技术岗，AI+DevOps前沿方向，高薪高成长，但工作强度大，WLB一般。
适合人群
最适合追求技术快速成长和丰厚回报的求职者，对工作生活平衡要求不高。
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95
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
85较高
字节跳动为高级职位提供极具竞争力的现金和期权包，符合大厂高薪标准，但JD未披露具体薪资细节。
薪资信号未披露 (40K-70K/月)
成长发展匹配
95较高
职位聚焦LLM+DevOps前沿技术，能深度参与AI基础设施建设，技术成长空间极大，但JD未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、DevOps、AI、Python、Golang、C++、CICD、Agent
业务类型cost_center
工作生活匹配
50较低
北京现场办公，字节跳动通常工作强度较大，JD未提及弹性或远程政策，WLB信号缺失。
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
60中等
提升内部研发效能具有间接价值，但并非直接面向用户创造社会价值，行业前景好但使命驱动较弱。
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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