字节跳动
异构云服务器高级技术专家-计算
异构云服务器高级技术专家-计算
发布于 大约 7 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
分布式计算
GPU
性能优化
GO
CPU
CUDA
RDMA
公有云
稳定性
NPU
AI 估算 · 35k–65k
高级技术专家岗位，技术难度高，字节跳动薪资竞争力强，结合杭州市场水平估算。
职位详情
关于这个职位
该职位负责异构云服务器的架构设计与研发，深入理解前沿AI业务场景，结合火山引擎云基础设施和GPU/NPU等硬件进行设计与调优
需要主导性能优化和稳定性架构，构建监控预警体系，并参与异构算力资源调度策略的设计
适合有5年以上公有云或GPU相关经验的技术专家
最低要求
年以上公有云基础设施开发或GPU/NPU相关技术领域工作经验，熟悉云服务器业务，了解常见公有云产品功能
熟练掌握C++/Python/Go等一种或多种语言，具备优秀的软硬件系统调试能力，和良好的跨团队沟通、协调能力
工作职责
负责异构云服务器架构设计与研发工作，深入理解前沿AI业务场景需求，结合火山引擎云基础设施底座及GPU/NPU、CPU、RDMA网卡等硬件特点完成设计与研发，快速定位解决各类功能问题，并指导公有云系统软件设计与硬件选型
负责异构云服务器性能优化工作，深入理解GPU/NPU、CPU、RDMA网卡等硬件特点及Linux Kernel等系统软件架构，通过多层次的分析工具定位关键性能瓶颈，与相关团队合作优化各类软硬件系统以达成业务目标
负责公有云场景下异构云服务器的稳定性架构设计与优化，主导从底层硬件适配到上层软件栈的全链路稳定性保障方案落地，构建异构云服务器稳定性监控与预警体系，实现潜在风险的提前识别与自动化处置
参与字节跳动异构计算资源池统一调度方案的设计，构建异构算力资源画像与智能调度策略，最大化提升异构资源池利用率，支持潮汐复用模式下字节跳动内部业务与外部客户的资源分时流转，降低客户上云成本
优先资格
）具备GPU/NPU/CPU相关性能分析、故障排查及监控工具的开发或使用经验
）熟悉分布式计算、集合通信机制，有GPU相关软件（CUDA、驱动、编译器）及AI性能调优经验
）熟悉Kubernetes及容器技术，或具备QEMU、KVM等虚拟化相关开发、调优经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动作为互联网大厂，提供极具竞争力的薪资和福利，技术氛围浓厚
- 岗位涉及最前沿的AI硬件和云基础设施，技术含金量高，能积累宝贵经验
- 有机会参与大规模分布式系统的设计与优化，视野广阔
- 火山引擎作为公有云服务商，业务增长快，个人发展空间大
- 技术复杂度高，需要同时掌握硬件、系统软件、分布式等多领域知识，学习曲线陡峭
- 团队协作要求高，需要与硬件、内核、应用等多团队紧密沟通
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较大，大厂节奏快，需应对紧急故障和性能调优压力
- 适合有丰富公有云或GPU相关经验、热爱底层技术、乐于挑战复杂系统问题的资深工程师
角色解读
- 在字节跳动火山引擎云基础设施团队中，可向技术架构师或技术专家方向发展
- 深入AI基础设施领域，成为异构计算方向的行业顶尖人才
- 未来可切换至AI芯片、高性能计算或云原生社区等前沿赛道
- 设计并研发异构云服务器架构，针对AI业务场景进行硬件适配和系统优化
- 使用性能分析工具定位GPU/NPU/CPU等硬件的瓶颈，并与团队协作优化
- 主导稳定性架构设计，构建监控预警体系，保障云服务器全链路稳定
- 参与异构资源池调度策略制定，提升资源利用率并降低客户成本
- 精通C++/Python/Go之一，具备优秀的系统调试能力
- 深刻理解GPU/NPU/CPU硬件及Linux Kernel等底层软件
- 熟悉公有云基础设施和常见云产品功能
- 优先：掌握CUDA编程、Kubernetes、虚拟化技术（QEMU/KVM）
申请策略
- 在简历和面试中准备1-2个你最成功的性能调优或稳定性保障案例
- 了解字节跳动火山引擎的产品方向，思考如何将你的经验与之结合
- 突出你在公有云基础设施或GPU/NPU相关领域的项目经验和年限
- 详细描述性能优化案例，例如通过分析工具定位瓶颈并取得量化提升
- 展示分布式系统或虚拟化技术的实际应用成果（如K8s、QEMU/KVM）
- 强调跨团队协作能力和复杂问题的解决能力
- 若经验不足5年，可先补充公有云或GPU相关项目的深度参与
- 提前了解CUDA编程和GPU性能调优工具（如NVIDIA Nsight）
面试指南
- 使用STAR原则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验问题
- 技术问题先阐述基本原理，再结合具体实例说明你的应用和改进
- 稳定性问题可以围绕“监控-预警-自动化处置”链路展开，强调全栈视角
- 请描述一个你主导的系统性能优化项目，如何定位瓶颈并解决？
- 谈谈你对GPU/NPU架构的理解，以及如何针对AI场景进行调优？
- 在实现高可用稳定系统时，你会如何设计监控和预警机制？
- 你对Kubernetes资源调度有何经验？如何优化异构资源的利用率？
- 遇到跨团队协作的困难时，你如何推动问题解决？
匹配度报告
71
综合匹配度
高薪前沿技术岗，AI基础设施核心，成长空间大但WLB一般。
适合人群
最看重技术成长和薪资激励的求职者，愿意接受高强度工作以换取顶尖的技术历练。
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90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资福利在行业内极具竞争力，高级技术专家岗位薪酬优厚，但职位未明确提及绩效奖金等细节。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
成长发展匹配
90较高
岗位涉及AI基础设施前沿技术，能深度接触GPU/NPU、云计算和分布式系统，技能成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU、NPU、RDMA、Kubernetes、CUDA、QEMU、KVM、分布式计算、集合通信、Linux Kernel
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
工作地点在杭州，未提及弹性办公或远程，大厂通常节奏较快，WLB可能一般。
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）
使命价值匹配
70中等
岗位服务于AI和云计算，推动技术发展，降低客户成本，有一定社会价值，但主要面向商业需求。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号降低客户上云成本
创新程度积极采用新技术
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