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机器学习平台产品解决方案架构师-火山方舟MaaS
机器学习平台产品解决方案架构师-火山方舟MaaS
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
AI应用
LLM
多模态
产品解决方案
机器学习平台
分布式训练
推理优化
火山方舟
Maas
AI 估算 · 30k–50k
机器学习平台架构师岗位，技术要求高，市场稀缺，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为火山引擎方舟MaaS平台的解决方案架构师，您将跟踪AI前沿趋势，深入理解LLM/多模态技术，对接客户提供技术支持，并沉淀可复用的产品解决方案，推动大模型在企业级场景的落地
这是一个兼具技术深度与商业视野的岗位
最低要求
本科及以上学历，3年以上机器学习平台产品或商业化相关经验，成功落地过机器学习平台项目，对于生成式人工智能的发展有独立见解
熟悉机器学习算力集群架构、工程架构以及平台端到端的业务流程
有To B机器学习平台产品从0-1孵化、公有云/私有云智算中心项目经验
有大模型预训练、精调、推理服务实际操作能力，训练加速、推理加速等工程优化技术背景、以及推理流量调度技术背景优先
逻辑性强，有很好的商业敏感度和快速学习能力，能够协调内外部资源，抓重点、控制预期，推动项目成功
在泛互联网垂直领域AI业务场景、主流开源模型微调/推理优化、主流国产异构算力适配方面有行业经验是加分项
工作职责
跟踪人工智能、机器学习方向的全球前沿趋势，例如多模态数据工程、大规模分布式训练、分布式推理，对产品业务方向有独到思路
对LLM、DIT、VIT技术架构的原理、工程框架有深入理解，能够对主流开源模型进行编码，熟悉开源模型微调/推理优化产品方案
对接客户的算法、工程团队，提供产品接入技术支持，协同商务完成对接需求，对产品的业务目标负责
深刻洞察客户需求，沉淀形成面向目标客户、目标场景的产品解决方案，助力客户AI开发压缩项目周期、降本增效、业务创新，推动产品方案从0到N，可复制、可规模化售卖
与内外团队配合，推动产品持续迭代优化，确保产品方案与市场需求匹配，完成项目方案规划和交付
优先资格
有大模型预训练、精调、推理服务实际操作能力，训练加速、推理加速等工程优化技术背景、以及推理流量调度技术背景优先
在泛互联网垂直领域AI业务场景、主流开源模型微调/推理优化、主流国产异构算力适配方面有行业经验是加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI大模型最前沿领域，接触最新技术趋势和生态
- 字节跳动平台，资源丰富，项目影响力大
- 岗位兼具技术与商业，职业发展空间广阔
- 火山方舟作为行业领跑者，市场前景好
- 技术迭代极快，需要持续学习高强度投入
- 与内外部多方协作，沟通协调能力要求高
- 适合技术功底扎实、对AI商业化充满热情，且乐于在快节奏环境中解决复杂问题的工程师
缺点 / 挑战
- 客户需求多样，需要快速响应和定制化方案，工作压力较大
角色解读
- 在技术方向深耕，成为大模型平台架构专家或首席架构师
- 转向产品管理方向，负责火山方舟产品线规划与战略
- 向解决方案总监或行业负责人发展，主导大型客户项目
- 跟踪全球AI前沿趋势，尤其是大模型、多模态、分布式训练等领域，为产品方向提供思路
- 深入理解LLM/DIT/VIT技术架构，为开源模型微调和推理优化设计产品方案
- 对接客户算法和工程团队，提供技术支持和解决方案，推动产品落地
- 洞察客户需求，沉淀可复制的产品解决方案，并推动方案从孵化到规模化售卖
- 扎实的机器学习平台产品经验，熟悉从0到1的构建流程
- 对大模型技术有深入理解，包括预训练、精调、推理服务及性能优化
- 具备To B商业敏感度，能够协调资源推动项目成功
- 快速学习能力，能够适应快速迭代的AI技术环境
申请策略
- 关注火山引擎的官方技术博客和产品动态，在面试中展现对产品的理解
- 准备一个完整的项目案例，从需求分析到技术方案到商业成果，体现架构思维
- 突出机器学习平台项目的落地经验，特别是从0到1或规模化案例
- 详细描述在大模型训练、推理优化方面的技术实践
- 强调To B商业合作或客户对接经历，展示商业敏感度
- 列出熟悉的开源模型及优化框架，如DeepSpeed、vLLM等
- 深入学习LLM推理加速技术（如量化、KV cache优化）
- 补充分布式系统知识，特别是GPU集群调度与通信优化
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验问题
- 对于技术方案问题，先拆解需求，再对比不同方案优劣，最后给出推荐
- 对于商务问题，强调沟通策略和利益平衡，展示商业思维
- 请谈谈你对火山方舟MaaS平台的理解，以及它在大模型市场中的定位
- 如何设计一个面向企业的大模型推理服务方案？需要考虑哪些关键因素？
- 描述一个你成功落地的机器学习平台项目，你在其中扮演的角色和遇到的挑战
- 在大模型训练加速或推理优化方面，你有哪些实际经验？
- 面对一个要求很高的客户，你如何协调内部资源并管理预期？
职位点评
69
综合评分
大模型平台前沿技术，高成长性，薪资优厚，但工作强度大
更适合这类人
最适合追求技术成长和商业价值的求职者，愿意在高强度环境下快速进步。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值80
薪资福利
70中等
字节跳动薪资福利在行业内属于第一梯队，但JD未明确薪资范围，且福利未提及具体项目，因此补偿动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
该岗位涉及AI大模型最前沿技术，直接参与平台产品从0到1的过程，成长机会极好，但JD未明确提及晋升路径或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、MaaS、分布式训练、推理优化、多模态
成长机会跟踪人工智能、机器学习方向的全球前沿趋势
业务类型profit_center
工作生活
40较低
字节跳动通常要求现场办公，工作节奏较快，JD未提及弹性或远程，生活方式动机满足有限。
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
80较高
火山方舟作为大模型平台领跑者，推动了AI在企业级的应用，具有较高的行业价值和社会影响力，但JD未明确使命导向。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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