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 14 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
解决方案架构
PyTorch
性能分析
TensorFlow
IaaS
模型优化
分布式推理
Ai云原生
AI 估算 · 30k–50k
字节跳动大厂高级技术岗，AI基础设施方向稀缺，北京薪资水平高，综合市场竞争力估值。
职位详情
关于这个职位
作为字节跳动的AI产品解决方案负责人，你将负责设计面向客户AI工作流的云原生基础设施架构，优化大模型训练/推理的性能与成本
需要深入理解深度学习框架和云原生技术栈，主导AI加速方案的落地
这是一个技术深度与商业价值兼备的岗位，适合有AI架构经验、善于跨团队协作的技术专家
最低要求
专业背景：1）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
技术技能：1）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）
软技能：1）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（如成本、速度、稳定性）
）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
- 字节跳动大平台，资源丰富，AI基础设施是战略重点，技术积累深厚
- 接触前沿AI技术栈（大模型、自动驾驶等），技能成长快，竞争力强
- 薪资待遇优厚，字节跳动通常提供有竞争力的薪酬和股权
- 跨团队协作机会多，能锻炼综合管理能力
- 工作强度大，互联网大厂节奏快，项目周期紧，可能需要应对高强度加班
- 技术更新快，需要持续学习保持领先，对学习能力和抗压能力要求高
- 客户需求多样，需要良好的沟通和协调能力，推动多方资源落地
- 适合有AI基础设施或云原生架构经验、渴望挑战前沿技术、愿意在快节奏环境中成长的技术专家
角色解读
- 向AI基础设施技术专家或首席架构师发展，成为行业权威
- 横向拓展至产品管理或解决方案总监，主导产品路线图
- 可转入业务线担任AI团队负责人，或创业进入AI云服务赛道
- 设计面向客户AI工作流的云原生基础设施架构，涵盖大模型训练/推理、自动驾驶仿真等场景
- 主导AI加速方案（如混合精度训练、模型量化）的选型与落地，协同框架与基础设施层优化
- 深入调研客户痛点，通过技术白皮书、POC等方式展示IaaS平台的性能优势
- 跨团队协作，整合ISV和AI社区资源，推动解决方案生态建设
- 精通主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的原理与性能调优
- 深入理解云原生技术栈（Kubernetes/Docker/Service Mesh），能设计高弹性架构
- 掌握AI性能分析工具与优化方法论（如模型压缩、PD分离）
- 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
申请策略
- 关注字节跳动火山引擎的AI云产品方向，了解其客户案例，在面试中展示对业务的理解
- 准备一个完整的AI云原生方案设计案例，从需求分析到架构落地，体现系统性思维
- 突出AI解决方案交付案例，特别是端到端架构设计和性能优化成果
- 强调深度学习框架调优和云原生技术栈的实战经验，附上具体数据（如加速比、成本降低）
- 展示跨团队协作和客户沟通的成功项目，体现技术产品化能力
- 提前熟悉Kubernetes原生AI工具（如Kubeflow、MindSpore），补充分布式训练相关知识
- 系统学习AI性能分析工具（如NVIDIA Nsight、TensorBoard），掌握模型压缩和量化方法
- 练习技术方案的文档撰写和PPT制作，提高价值传达能力
面试指南
- 结构化答案：先明确目标和约束，再分模块（计算、存储、网络、调度）阐述设计，最后对比优劣
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
- 辩证思考：不仅要讲优点，也要坦诚挑战，展示解决问题的思路
- 请设计一个面向大模型训练/推理的云原生架构方案
- 如何优化PyTorch分布式训练的性能？有哪些常见瓶颈及解决方案？
- 描述一次你推动跨团队协作解决技术难题的经历
- 如何向非技术客户解释AI基础设施的技术优势？
- 当前AI云原生领域的技术趋势有哪些？字节跳动应如何布局？
匹配度报告
78
综合匹配度
大厂高薪前沿技术岗，深度学习与云原生交叉，WLB妥协。
适合人群
适合追求技术前沿和快速成长，愿意接受高强度工作换取高回报的求职者。
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95
工作生活50
使命价值80
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪酬具有市场竞争力，高级技术岗位薪资偏高，但JD未明确福利，整体补偿性较好。
薪资信号未披露 (30K-50K/月)
成长发展匹配
95较高
前沿技术栈（AI云原生、大模型优化），深度参与行业创新，技能成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TensorFlow、PyTorch、Kubernetes、Docker、Service Mesh、模型压缩、分布式推理
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，北京通勤耗时，互联网大厂默认高强度，WLB信号弱。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
AI基础设施属于高速增长赛道，技术推动产业创新，社会影响力较大。
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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