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多模态大模型数据后端架构师-智能创作（北京/上海/深圳）
多模态大模型数据后端架构师-智能创作（北京/上海/深圳）
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
分布式系统
多模态大模型
数据处理
数据湖
架构设计
ClickHouse
GPU
AI 估算 · 35k–65k
大厂高级架构师岗位，技术壁垒高，市场稀缺，薪资竞争力强，月薪在35k-65k之间。
职位详情
关于这个职位
作为智能创作AI平台的数据后端架构师，你将负责视觉大模型（如Seedance、Seedream、Seed VLM）后训练数据生产所需的架构设计与持续演进，构建高性能的离线批量推理系统，并与算法和后训练平台团队紧密合作，加速模型研发与生产过程
这是一个深度参与前沿多模态大模型技术落地的核心岗位
最低要求
硕士学位及以上，计算机、人工智能等专业优先
扎实的编程基础、良好的编程风格，熟悉多线程编程、分布式计算、网络通信、内存管理、设计模式
熟悉多项大数据处理的工具/框架，例如Hadoop、HDFS、Hive、MapReduce、Spark、Presto、ClickHouse、Ray、数据湖等
具备分布式系统的研发经验，有优化系统性能问题的能力和经验
具备优秀的分析问题和解决问题能力，勇于挑战困难问题，注重细节
具备良好的团队协作意识
工作职责
负责智能创作AI平台数据工程的架构设计和持续演进，满足视觉大模型（Seedance、Seedream、Seed VLM）后训练数据生产需求
构建离线批量推理系统，深入优化性能和硬件资源使用效率，提升系统的性能、可靠性和扩展性
与后训练平台团队深度合作，提供数据处理和后训练基础设施高效结合的技术方案，加速后训练模型生产过程
与算法同学密切配合，理解视觉大模型研发流程，前沿模型研究中数据解决方案的架构设计和演进
持续探索业界前沿的多模态数据处理技术，设计并实现到自研数据平台中
优先资格
有生成式大模型性能优化经验，熟悉训练、部署链路优化技术
熟悉Ray内核或者Ray相关框架应用
有GPU资源调度、负载均衡实战经验积累
有RL数据处理、训练经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动大平台，技术资源丰富，能接触到最前沿的视觉大模型技术
- 岗位核心度高，直接参与AI生产力提升，成就感强
- 薪资福利优厚，股票激励，职业发展路径清晰
- 工作强度较大，大模型研发节奏快，需要持续高压输出
- 技术迭代迅速，需要不断学习新框架和工具，保持技术敏锐度
缺点 / 挑战
- 跨团队协作频繁，沟通成本较高
- 适合具有扎实分布式系统背景、热爱大数据与大模型技术、愿意在高速迭代环境中挑战自我的资深工程师
角色解读
- 技术纵深：深入多模态大模型数据工程，成为AI基础设施领域的专家
- 横向扩展：可转向AI平台架构师、算法工程Leader等方向
- 行业前景：大模型浪潮下，数据工程人才需求旺盛，职业天花板高
- 负责视觉大模型后训练阶段的数据架构设计与系统演进，确保海量数据处理的高效与可靠
- 构建并优化离线批量推理系统，提升性能与硬件资源利用率
- 与算法和后训练平台团队协作，打通数据处理与模型训练的链路，加速模型迭代
- 扎实的编程基础与系统设计能力，精通多线程、分布式计算、网络通信等底层技术
- 熟练使用Spark、Hadoop、Ray等大数据处理框架，有实际项目调优经验
- 具备分布式系统性能优化经验，能够定位并解决系统瓶颈
申请策略
- 提前了解字节跳动智能创作团队的产品（如剪映、CapCut），在面试中体现业务理解
- 准备一个完整的分布式系统架构设计案例，展示从问题到方案的思考过程
- 突出大数据系统架构设计经验，特别是Spark、Ray等框架的实际应用案例
- 强调性能优化成果，如系统吞吐提升、资源利用率改善等量化数据
- 如有AI模型训练或数据处理相关经验，务必重点展示
- 补充Ray内核或GPU调度相关知识，加分项中明确偏好
- 了解多模态大模型训练流程（如RLHF、后训练数据处理）
面试指南
- 采用STAR原则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验
- 对于设计类问题，从需求分析、架构选型、关键技术点、扩展性考虑等维度展开
- 展示技术深度时，对比不同方案的优劣，体现权衡思考
- 描述你在大数据系统性能优化方面的一个具体案例
- 如何设计一个支持PB级数据的离线批量推理系统？
- 你对Ray框架的理解是什么？如何将其应用于数据处理？
- 在大模型后训练场景中，数据工程面临哪些挑战？如何应对？
- 如何与算法团队协作，确保数据处理满足模型训练需求？
职位点评
75
综合评分
大厂核心AI数据架构，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度大、WLB较差。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最看重技术成长和高回报的求职者，愿意为职业发展接受高强度工作。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
字节跳动提供极具竞争力的薪资和股票激励，大厂福利完善，补偿性动机满足度高。但具体薪资未在JD中披露，仅靠大厂普遍水平判断。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦多模态大模型和数据工程前沿技术（Ray、GPU调度等），技术栈新、成长空间大，且有明确的加分项鼓励学习，发展性动机满足度很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、数据工程、Spark、Hadoop、Ray、GPU调度、ClickHouse
成长机会持续探索业界前沿
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
字节跳动以快节奏和高强度著称，岗位强调性能优化和快速迭代，WLB一般。地点在北京/上海/深圳核心市区，通勤可能较长。JD未提及弹性工作或远程。
工作模式未明确
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
70中等
该岗位支持智能创作，降低内容创作门槛，具有一定社会价值。但更偏向商业应用，使命导向不强。行业处于高速增长期，但创新更多是技术应用而非开拓性。
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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