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字节跳动
电商MaaS平台研发工程师-TikTok Shop
立即应聘

电商MaaS平台研发工程师-TikTok Shop

发布于 大约 17 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
本科
分布式系统
GO
LLM
FinOps
大模型
GPU调度
Maas

AI 估算 · 40k–60k

字节跳动高级工程师级别,MaaS平台涉及大模型和分布式架构,人才稀缺,薪资具备竞争力。

职位详情

关于这个职位

这个职位是字节跳动TikTok Shop的电商MaaS平台研发工程师,负责设计和构建大模型服务平台LumiRouter

你将主导平台架构、智能路由与调度系统、成本管控与FinOps体系建设,以及GPU资源管理,支撑电商场景下的大模型应用,如搜索推荐、客服和内容生成

最低要求

本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业,5年以上分布式系统、云服务或大模型平台开发经验

深入理解MaaS(模型即服务)平台架构,有大模型网关、推理服务平台、AI中台相关建设经验优先,熟悉LLM/VLM/AIGC等主流模型的部署与服务化流程
扎实的分布式系统设计功底,精通至少一种主流后端语言(Go/Java/Python),有高并发、低延迟系统设计与性能优化经验,熟悉微服务架构、服务治理、可观测性体系建设
熟悉大模型推理相关技术,了解vLLM/SGLang/TensorRT-LLM等主流推理引擎,有GPU集群调度、资源管理、FinOps成本优化相关经验优先
具备优秀的业务理解力与跨团队协作能力,能够深入理解电商场景需求,推动复杂项目落地,有电商行业相关经验优先
具有强烈的技术热情与自驱力,能够主动发现并解决问题,具备良好的团队管理能力

工作职责

平台规划与架构设计:负责MaaS平台(LumiRouter)的整体技术规划、架构设计与演进路线图制定,确保平台在功能、性能、稳定性及成本控制上具备业界领先水平

统一接入与智能调度体系建设:主导建立标准化的模型与算子接入流程,推动集团内(如ModelHub、火山方舟)及多云多源模型的统一纳管,持续优化平台易用性与开发者体验,实现新模型/业务的分钟级接入与自助化管理
设计并实现高效的智能路由与调度系统,基于业务SLA、负载状况、KV Cache亲和性等特征动态调度请求,最大化模型复用率,探索落地语义理解智能路由策略,构建自动化多层级Fallback与模型降级机制,系统性提升业务韧性
成本管控与FinOps体系建设:建立精细化的成本度量与归因体系,实现Token粒度的计费与可视化,构建完善从预算、监控、分析到优化的FinOps闭环,为业务提供透明成本看板并驱动成本持续优化
资源与稳定性保障:从全局视角规划和管理电商的GPU资源,建立多租户的Quota管理与弹性伸缩机制,负责平台核心SLA,建设全链路可观测性(监控、告警、Tracing)与自动化治理能力,保障平台99.99%可用性
全生命周期管理、合规治理与跨团队协同:定义并落地模型/算子的全生命周期管理规范,覆盖从引入、评测、上线、监控到下线的完整流程,与安全、法务团队紧密合作,确保所有通过平台提供的模型与服务均满足数据安全与合规要求
与底层推理框架(如MixInfer)、模型中台(如ModelHub)、云平台及众多业务方紧密协作,确保端到端链路顺畅高效,积极布道平台能力,推动存量业务(如LLM-studio)向MaaS迁移,提升平台覆盖率

优先资格

加分项

有过亿级流量大模型服务平台建设经验,熟悉主流云厂商MaaS产品架构与实现原理
参与过大模型训练/推理基础设施建设,有Kubernetes、GPU调度、分布式存储相关经验
有电商行业AI应用落地经验,熟悉搜推、客服、内容生成等电商场景的大模型使用需求
有开源社区贡献经历或相关技术领域论文发表经历

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触前沿的MaaS和大模型技术栈,技术积累价值高
  • 字节跳动头部平台,项目影响力大,对职业生涯背书强
  • 技术要求全面且深入,需要同时掌握分布式系统、AI推理和成本优化等多领域知识
  • 电商业务对稳定性和成本敏感,工作强度可能较大
  • 跨团队协作频繁,沟通协调成本高
  • 适合具备5年以上后端或AI基础设施经验、对技术有热情、希望在超大流量场景下深耕的技术专家

缺点 / 挑战

  • 负责核心平台建设,具备较高的自主权和创新空间

角色解读

  • 技术纵深发展:成为大模型基础设施领域的专家,主导平台架构迭代
  • 管理方向晋升:向技术Leader或架构师岗位发展,带领团队攻克更大挑战
  • 横向扩展:深入理解电商业务,转型为AI+业务复合型人才,参与战略决策
  • 设计并构建电商MaaS平台LumiRouter的整体架构,包括模型接入、智能路由、成本管控等模块
  • 主导大规模GPU集群的资源调度与稳定性保障,确保99.99%可用性
  • 协同多个团队推动模型全生命周期管理及MaaS平台在各业务线的落地
  • 精通分布式系统设计与开发,熟练掌握Go/Java/Python等语言
  • 深入理解大模型推理技术栈,如vLLM、TensorRT-LLM,并有实际GPU调度经验
  • 具备FinOps成本优化和可观测性体系建设能力
  • 优秀的跨团队协作和复杂项目推动能力

申请策略

  • 准备一个与平台架构设计相关的项目案例,体现系统思维
  • 展示对电商业务场景的理解,比如搜索推荐、客服等
  • 突出分布式系统设计和高并发优化项目经验,尤其是大模型推理或MaaS相关
  • 强调GPU资源管理或FinOps实践案例,展示成本控制能力
  • 如果有电商行业AI应用经历,务必重点描述
  • 提及开源贡献或技术论文,增加技术深度证明
  • 如果未接触大模型推理框架,提前学习vLLM、SGLang等工具
  • 补充Kubernetes和GPU调度相关知识

面试指南

  • STAR法则:情境、任务、行动、结果,清晰展示项目背景和你的贡献
  • 技术选型对比:分析不同方案的优缺点,体现权衡决策能力
  • 业务驱动思维:从业务需求出发,说明技术决策如何支撑业务目标
  • 请描述你设计过的分布式系统架构,如何保证高可用和低延迟?
  • 大模型推理服务中,如何优化KV Cache以实现更高吞吐?
  • 如何进行GPU资源调度和成本控制?请举例说明
  • 如果要设计一个MaaS平台,你会考虑哪些核心模块?
  • 你如何看待电商场景下大模型的应用挑战?

匹配度报告

70
综合匹配度

大厂核心AI平台,前沿技术栈,薪资优厚,但工作强度可能较大。

适合人群
适合追求技术成长和丰厚回报、能接受一定工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

80较高

字节跳动作为上市大厂,薪资待遇在行业内具有竞争力,但JD未明确具体福利,需面议确认。

薪资信号未披露(AI估算:40K-60K/月)

成长发展匹配

90较高

该职位聚焦前沿的MaaS和大模型技术,技术栈新,成长空间大,但JD未明确提及晋升路径。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MaaS、大模型、LLM、vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Kubernetes、GPU调度、FinOps
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

JD未提及远程或弹性工作,仅上海办公,结合互联网大厂惯例,WLB一般。

工作模式未明确
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

电商AI领域属于高速增长赛道,但社会影响力一般,技术创新性强。

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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