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字节跳动
HiAgent技术支持-火山引擎
立即应聘

HiAgent技术支持-火山引擎

发布于 大约 3 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
PyTorch
SQL
TensorFlow
技术支持
大模型
Prompt Engineering
私有化部署

AI 估算 · 20k–35k

高级技术支持岗位,结合字节跳动薪资体系与上海地区水平,月薪约20-35K,含绩效奖金通常为15薪。

职位详情

关于这个职位

作为火山引擎HiAgent技术支持,你将负责大模型应用的技术问题处理与根因分析,协调跨团队解决复杂故障,并构建知识库与文档体系

该职位需要深度学习大模型原理与K8S运维,适合热爱技术攻坚与客户服务的工程师

最低要求

年以上AI领域技术支持经验,有产品运维背景优先,熟悉私有化部署全流程

熟悉大模型技术原理(Transformer架构、Prompt Engineering),具备PyTorch/TensorFlow模型调试经验,掌握LoRA/P-Tuning等SFT方法
熟悉K8S集群运维(服务部署、Istio配置)、网络问题排查(TCP/IP协议栈、DNS解析异常)
了解主流云平台(AWS/Azure)及扣子等大模型开发工具,具备API集成与调优经验
擅长将客户模糊需求转化为技术方案(例如将“回答不专业”拆解为知识库覆盖度不足等问题)
熟练使用SQL/Python分析日志数据,通过监控指标(QPS、Token延迟)预判系统风险
具备技术文档编写与培训能力

工作职责

负责快速响应并处理客户关于大模型应用的技术问题(如模型效果调优、API集成、平台使用等),确保问题高效闭环

主导复杂技术问题的根因分析与解决(如模型幻觉、K8S集群资源瓶颈、网络链路异常等),协调跨团队推动修复
梳理客户高频问题,构建FAQ知识库和智能客服应答体系,提升问题解决效率
输出技术文档,并定期开展客户与内部技术培训,提升内部团队技术能力
基于客户反馈与数据分析,提炼产品优化需求(如Agent流程改进),推动功能迭代
建立大模型服务容灾与应急响应机制,定期演练并优化预案

优先资格

持有K8S、CKA认证或云厂商专家认证者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 深度接触前沿大模型技术,包括SFT、LoRA等,技术壁垒高
  • 字节跳动平台资源丰富,技术氛围浓厚,职业发展空间大
  • 工作涉及客户与产品,综合能力提升快,培养技术+沟通复合技能
  • 需处理复杂且紧急的线上问题,工作强度高,需随时待命
  • 技术栈广泛(AI+K8S+云平台+网络),学习曲线陡峭
  • 客户问题多样且模糊,需要较强的问题拆解与协调能力

缺点 / 挑战

  • 适合具备3年以上AI技术支持经验,热爱技术攻坚,能承受较高工作压力,并希望在AI领域深入发展的工程师

角色解读

  • 向大模型技术专家或架构师方向发展,深入AI基础设施领域
  • 可转岗至产品经理或解决方案架构师,利用技术经验推动产品创新
  • 在字节跳动内部可横向流动至其他AI团队或云产品团队
  • 快速响应客户的大模型技术问题,进行调优、排查与闭环
  • 主导根因分析,解决模型幻觉、K8S集群瓶颈、网络异常等复杂故障
  • 构建FAQ知识库,输出技术文档并培训内部团队与客户
  • 分析客户反馈与日志数据,提炼产品优化需求推动迭代
  • 精通大模型原理(Transformer、Prompt Engineering)及模型调试(PyTorch/TensorFlow)
  • 熟练K8S集群运维(服务部署、Istio)与网络故障排查
  • 具备SQL/Python日志分析能力,能通过监控指标预判风险
  • 优秀的沟通与文档能力,能将模糊需求转化为技术方案

申请策略

  • 投递前了解火山引擎HiAgent产品的技术架构与竞品对比
  • 在面试中准备一个复杂的故障排查案例,展示根因分析思路
  • 突出大模型相关项目经验,如模型微调、推理优化等
  • 强调K8S运维实战案例,包括服务部署、监控与故障排除
  • 展示客户问题处理和文档编写的具体成果
  • 如有认证(CKA、AWS专家等)务必列出
  • 系统学习K8S与Istio服务网格,通过CKA认证
  • 深入掌握Prompt Engineering与Agent开发,熟悉扣子平台

面试指南

  • 采用STAR法则描述情境、任务、行动、结果
  • 对于技术问题,先展示系统性排查思路(分层、日志、监控),再给出具体解决步骤
  • 对于客户需求转化,先确认问题本质,再分解为多个可量化指标,最后输出方案
  • 请描述一次排查大模型幻觉问题的经历
  • K8S集群中Pod启动失败如何定位?列举可能原因
  • 如何将客户模糊的“回答不专业”转化为具体技术方案?
  • 请举例说明你如何优化过API调用的延迟或Token消耗
  • 复习Transformer架构与常见微调方法(LoRA、P-Tuning)

匹配度报告

66
综合匹配度

火山引擎HiAgent技术支持,高薪前沿技术,成长空间大,但工作强度高,WLB一般。

适合人群
最适合追求技术成长且能接受高强度工作的求职者。
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90
工作生活40
使命价值60

薪资福利匹配

75中等

薪资水平在上海具有竞争力,字节跳动福利完善(如五险一金、餐补等),但JD未明确具体薪资范围。

薪资信号未披露(AI估算:20K-35K/月)

成长发展匹配

90较高

职位涉及最前沿的大模型技术,有私有化部署和K8S运维的深度实践,成长空间极大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Transformer、PyTorch、Kubernetes、Prompt Engineering
成长机会培训、技术文档、知识库
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

技术支持岗位可能需要响应紧急问题,JD未提及弹性工作或远程办公,且字节跳动整体工作强度较大。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词

使命价值匹配

60中等

AI行业高速增长,但该职位偏技术支持,社会影响力中性,创新性较高。

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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