字节跳动
AI Agent产品解决方案负责人-基础设施
AI Agent产品解决方案负责人-基础设施
发布于 大约 10 小时前中层管理(经理/总监)
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
PyTorch
性能优化
TensorFlow
方案设计
分布式训练
云原生
AI Agent
推理加速
AI 估算 · 35k–55k
高端技术解决方案岗位，市场稀缺，薪资竞争力强，结合大厂福利，月薪35-55K。
职位详情
关于这个职位
作为AI Agent产品解决方案负责人，你将负责设计AI云原生解决方案，优化大模型训练和推理的性能与成本
你需要深入调研客户AI应用场景，提炼痛点并输出技术方案，同时协调研发、产品等多方资源推动项目落地
该职位需要你将复杂技术转化为可感知的商业价值，并跟踪行业趋势制定差异化策略
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业
有AI解决方案交付或云原生架构设计案例
熟悉主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Dynamo）的技术原理与性能瓶颈
理解云原生技术栈（Kubernetes/Docker/Service Mesh）的架构设计逻辑
掌握AI性能分析工具（如Profiler、TensorBoard等）及优化方法论（如模型压缩、PD分离等）
具备技术方案产品化能力，能将复杂技术转化为客户可感知的价值
优秀的管理能力和跨团队沟通能力，能协调研发、产品、客户多方资源推动项目落地
工作职责
AI云原生解决方案设计：1）结合客户AI工作流（如大模型训练/推理、自动驾驶仿真、视频分析等），设计基于IaaS的云原生架构方案，优化模型训练/推理的性能、成本与可靠性
）主导AI专用加速方案（如混合精度训练、模型量化、分布式推理）的架构选型与落地，推动框架层与基础设施层的协同优化
客户需求分析与价值传递：1）深入调研客户AI应用场景，提炼核心痛点（如训练周期长、推理延迟高、资源成本高等）
）通过技术白皮书、架构设计图、POC验证等方式，向客户展示IaaS平台在AI场景下的性能优势（如训练速度提升、推理成本降低等）
跨团队协作与生态整合：1）与研发团队协同定义技术实现路径，推动算子优化、框架适配等需求落地
）联合产品经理规划解决方案路标，确保技术方案与商业策略对齐
）整合ISV、AI框架社区资源，构建AI云原生解决方案生态
行业趋势与竞争分析：1）跟踪AI云原生技术发展（如Kubernetes原生AI、推理加速），输出行业洞察报告
）对标市场AI云服务，制定差异化竞争策略
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与AI前沿技术（大模型、云原生）的实际落地，技能积累快
- 字节跳动平台资源丰富，能接触顶级客户和复杂场景，成长空间大
- 薪资和福利处于行业顶尖水平，职业发展路径清晰
- 技术更新快，需持续学习保持竞争力，对学习能力要求高
- 跨团队协调工作多，需要较强的沟通和项目管理能力
- 适合有3-5年AI或云原生经验、技术扎实且擅长与人沟通、希望在头部公司快速成长的求职者
缺点 / 挑战
- 工作强度较大，需同时应对多个客户项目和技术难题，压力可控
角色解读
- 可向AI解决方案架构专家或产品总监方向发展，负责更大规模的架构设计与生态布局
- 也可在技术深度上深耕，成为AI基础设施领域的首席架构师
- 逐步积累行业影响力，形成差异化竞争壁垒，未来可独立主导AI云原生产品线
- 设计基于IaaS的AI云原生架构方案，优化大模型训练/推理的性能、成本与可靠性
- 深入调研客户AI应用场景，提炼痛点并通过技术白皮书、POC等方式展示价值
- 协调研发、产品、客户多方资源，推动解决方案落地并跟踪行业趋势制定竞争策略
- 精通深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）和云原生技术栈（Kubernetes/Docker）
- 掌握AI性能分析工具和优化方法（模型压缩、混合精度训练等）
- 具备技术方案产品化能力和跨团队沟通协调能力
申请策略
- 在简历中附上技术方案文档或博客链接，证明技术产品化能力
- 面试前了解字节跳动云原生产品（如火山引擎）的当前状态，准备针对性的优化建议
- 突出AI解决方案交付或云原生架构设计的实际案例，用数据展示性能提升成果
- 强调技术技能（深度学习框架、Kubernetes、性能优化）的掌握程度
- 展示跨团队协作和项目管理经验，体现沟通协调能力
- 系统学习Kubernetes和Docker的高级用法，熟悉AI工作流中的容器编排
- 掌握PyTorch和TensorFlow的性能调优技巧，积累混合精度训练等实战经验
- 了解主流AI云服务（如阿里云PAI、AWS SageMaker）的差异化，提前思考竞争策略
面试指南
- 解决方案类：先讲背景和痛点，再讲技术选型与架构设计过程，最后用数据量化成果
- 沟通协调类：明确分歧点，提出折衷方案，强调对齐目标和利益
- 趋势分析类：指出1-2个具体趋势，结合自身经验说明可能的影响
- 请描述一个你主导的AI云原生解决方案，包括架构设计、技术选型及最终效果
- 如何向客户解释Kubernetes在AI训练中的价值？请举例说明
- 在大模型分布式训练中，如何平衡性能与成本？
- 你如何协调研发、产品和客户之间的分歧？请分享一个实例
- 你如何看待未来一年AI云原生技术的主要趋势？
匹配度报告
71
综合匹配度
大厂高阶技术岗，薪资优厚、前沿技术栈，但工作强度大、灵活性低。
适合人群
最适合追求技术成长和职业发展、能接受高强度工作节奏的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资福利处于行业顶尖，该职位明确为高阶岗位，薪酬具有竞争力，但未透露具体数值，整体补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展匹配
90较高
职位聚焦AI前沿技术（大模型、云原生），涉及方案设计和跨团队协作，技能成长和晋升路径清晰，发展性动机满足度很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、云原生、Kubernetes、TensorFlow、PyTorch、混合精度训练、分布式推理
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
未提及远程或弹性工作，且字节跳动整体工作强度较大，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
AI云原生属于高速增长赛道，且职位有助于企业智能化转型，社会价值中性偏正面，但使命感不强。
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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