字节跳动
经营平台AI应用工程师/专家-火山引擎
经营平台AI应用工程师/专家-火山引擎
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
NLP
PyTorch
计算机视觉
TensorFlow
Scikit-learn
大模型
Prompt Engineering
AI 估算 · 25k–45k
字节跳动大厂AI岗位，3年经验匹配，技术难度高，薪资竞争力强，中位数35K/月。
职位详情
关于这个职位
该职位负责将AI技术（机器学习、深度学习、NLP、计算机视觉等）落地到火山引擎经营平台的业务场景中
你需要与产品、算法团队协作，从需求调研到模型部署全程把控项目，推动AI提升业务效率与产品竞争力
适合有3年以上AI应用开发经验、熟悉Python及主流框架（TensorFlow/PyTorch）的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、电子信息、人工智能、数据科学、软件工程等相关专业
年及以上AI应用开发相关工作经验
熟练运用Python编程语言，精通常用AI框架（TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等），具备扎实的模型训练、调优及部署实操能力
熟悉常用数据库（MySQL、MongoDB等），具备数据处理、清洗和分析能力，了解AI模型部署相关技术（Docker、Flask/FastAPI等），能独立完成简单AI应用的部署上线
具备较强的业务敏感度和逻辑思维能力，能快速理解业务需求并结合AI技术提供可行方案
拥有良好的沟通协作、问题解决能力，能独立承担项目任务，做事严谨负责、注重细节
对AI技术有浓厚兴趣，学习能力强，具备良好的文档编写能力和代码规范意识
工作职责
主导AI模型（机器学习、深度学习、NLP、计算机视觉等）在经营平台实际业务场景的落地应用，结合业务痛点与需求，设计可落地、高价值的AI应用方案，并全程推进方案实施，确保技术贴合业务实际
主导AI应用需求及项目全生命周期，涵盖需求调研、方案论证、模型选型、开发调试、部署上线及后期迭代优化，对项目进度、质量和效果负责，确保需求及项目按时按质交付
与产品、算法、测试等跨职能团队紧密协作，精准梳理业务痛点，推动AI技术与业务场景深度融合，挖掘AI应用的潜在价值，助力提升产品核心竞争力与业务运转效率
支持AI应用相关技术框架及文档的规范化编写与更新，包括通用技术框架、方案文档、开发文档、测试文档、用户手册等，确保技术框架可复用、文档完整、清晰、规范，支撑项目交接与后续维护
持续关注AI领域前沿技术（如大模型应用、Prompt Engineering等），结合经营平台业务实际开展技术探索与落地尝试，不断优化AI应用效果，推动技术创新与业务赋能
优先资格
有大模型应用开发、Prompt Engineering相关经验，或有完整AI应用项目全流程落地经验者优先
熟悉To B业务领域或内部业务支撑系统领域AI应用场景，或持有相关AI技术证书、有开源项目贡献、个人技术博客者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动大厂平台，技术氛围浓厚，AI领域投入大，学习资源丰富
- 职位涉及前沿技术（大模型、Prompt Engineering），紧跟行业趋势
- 业务场景丰富，能从需求到落地全流程参与，锻炼综合能力
- 工作强度可能较大，需要快速响应业务需求并推动项目交付
- 适合3年以上AI开发经验、热爱技术、希望在大平台落地AI应用并快速成长的工程师
缺点 / 挑战
- 对技术广度与深度要求较高，需持续学习保持竞争力
- 跨团队协作频繁，沟通成本较高
角色解读
- 技术纵深发展：成为AI应用专家或算法专家，深耕大模型、CV、NLP等方向
- 横向扩展：转向产品经理或技术管理，结合业务视角主导AI产品规划
- 平台内晋升：在字节跳动内部积累经验，向技术Leader或架构师方向发展
- 主导AI模型在经营平台业务场景的落地，从需求分析到方案设计，确保技术贴合业务
- 负责AI应用项目全生命周期管理，包括模型选型、开发调试、部署上线及迭代优化
- 与产品、算法、测试团队紧密协作，推动AI与业务深度融合，提升产品竞争力
- 精通Python及TensorFlow/PyTorch等主流框架，具备模型训练与部署实操能力
- 熟悉数据库（MySQL/MongoDB）和数据处理，了解Docker、Flask/FastAPI等部署技术
- 具备业务敏感度和逻辑思维，能独立解决复杂问题，文档编写规范
申请策略
- 在简历中使用STAR法则描述项目，突出个人贡献与技术难点突破
- 关注火山引擎产品线，结合自身经验思考AI在经营平台的潜在应用
- 突出AI应用项目完整落地经验，尤其是从0到1的全流程案例
- 强调Python、TensorFlow/PyTorch等技能的实际应用成果，如模型优化指标
- 如有大模型或Prompt Engineering经验，务必突出
- 展示业务理解能力，如结合业务需求设计AI方案的经历
- 补充大模型应用开发（如langchain、RAG）和Prompt Engineering实践
- 熟悉To B业务或内部系统AI场景，了解企业级AI部署 (Kubernetes、MLOps)
面试指南
- 技术问题：先明确问题背景，再拆解核心难点，接着介绍技术方案（模型、调优、部署），最后总结效果与经验
- 业务结合类：强调需求理解、可行性分析、最小可行产品快速验证、迭代优化
- 开放式问题：展示逻辑思维，先分类讨论，再给出优先级建议
- 描述一个你主导的AI应用落地项目，包括技术选型、遇到的挑战和解决方案
- 如何将业务需求转化为AI技术方案？请举例说明
- 在大模型应用中，你如何优化Prompt以保证输出质量？
- 你如何评估模型部署后的性能？使用过哪些监控工具？
- 如果业务方提出需求但数据质量很差，你会如何处理？
匹配度报告
69
综合匹配度
字节跳动AI应用岗，技术前沿，薪资优厚，但WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长、希望在大平台实践前沿AI、能接受较高工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利匹配
70中等
字节跳动薪资在行业内具有竞争力，但职位未明确具体待遇，福利方面也未提及，补偿性中等。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
90较高
职位涉及大模型、Prompt Engineering等前沿技术，注重项目全流程实操，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Prompt Engineering、TensorFlow、PyTorch、NLP、计算机视觉
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程，字节跳动工作强度普遍较高，生活化动机满足度低。
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
75中等
AI行业处于高速增长期，但职位更偏技术落地，社会影响力中性。
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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