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字节跳动
豆包AI大模型技术项目管理(TPM)-火山方舟MaaS
立即应聘

豆包AI大模型技术项目管理(TPM)-火山方舟MaaS

发布于 5 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
项目与项目集管理
项目管理
GPU集群
分布式训练
跨团队协调
大模型
英文口语
AI/机器学习
豆包
火山引擎

AI 估算 · 25k–45k

字节跳动大模型核心岗位,技术要求高且市场稀缺,薪资竞争力强,结合市场水平估算。

职位详情

关于这个职位

字节跳动火山方舟MaaS平台正在招聘技术项目管理(TPM),负责豆包AI大模型项目的全周期管理,包括规划、执行与交付

你将协调算法、工程、Infra等多团队,把控关键里程碑,确保项目按时高质量上线
同时需要管理GPU集群等AI资源,优化分配策略,并推动流程改进提升团队效率
这是一个深入大模型核心业务、接触前沿技术栈的绝佳机会

最低要求

本科及以上学历,1年以上技术项目管理经验,熟悉AI/机器学习项目流程(如模型开发、训练、部署等)

有GPU集群管理实战案例,具备熟练的英文口语和书面表达能力
了解机器学习平台运作机制,具备GPU集群或AI Infra(如K8S、分布式训练等)相关经验
能够独立推进复杂项目,具备良好的跨团队协调能力,确保关键节点按时交付

工作职责

项目全周期管理:

)负责项目的规划、执行与交付,确保项目按既定目标推进,把控关键里程碑(如数据准备、模型训练、上线部署等)
)协调跨团队(算法、工程、Infra等)合作,识别潜在风险并推动解决,保障项目按时高质量交付
)深入理解机器学习开发全流程(数据准备→模型训练→部署推理),能够识别关键技术风险并推动解决
AI资源与运维管理:
)熟悉并能够管理GPU、CPU、存储等计算资源,优化分配策略,平衡效率与成本
)熟悉多地域、多机房的服务部署与容灾方案,协助提升资源利用率和运维效率
流程与协作优化:
)建立项目管理的标准化方法论,通过工具链优化和流程改进提升团队工作效率
)跟踪项目进展,定期输出关键指标(如资源使用率、项目里程碑达成率等)

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 身处AI大模型最前沿赛道,参与豆包等核心产品的项目管理,积累顶级经验
  • 字节跳动作为巨头,提供完善的福利体系、高薪和广阔的发展平台
  • 工作内容涉及GPU集群、分布式训练等硬核技术,技能含金量高
  • 互联网大厂节奏快,项目周期紧,需要较强的抗压能力和多任务并行能力
  • 技术复杂且迭代迅速,需要持续学习AI/ML领域最新进展
  • 跨团队协调难度大,需要高效沟通和冲突解决能力
  • 适合有1-3年经验、对AI技术有热情、擅长项目管理且能适应快节奏的技术型项目经理

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 在字节跳动大模型核心业务中积累前沿技术管理经验,可向高级TPM或技术架构师发展
  • 深入理解AI基础设施和资源管理,未来可转向AI Infra或平台工程管理方向
  • 通过跨团队协调和项目交付能力,有机会晋升为技术团队主管或技术总监
  • 负责豆包AI大模型项目的全周期管理,从规划、执行到交付,确保关键里程碑(如数据准备、模型训练、上线部署)按时完成
  • 协调算法、工程、Infra等多团队合作,识别并推动解决项目风险,保障高质量交付
  • 管理GPU、CPU等计算资源,优化分配策略,平衡效率与成本
  • 熟悉多机房部署与容灾方案
  • 建立项目管理标准化方法论,通过工具链和流程改进提升团队整体效率
  • 年以上技术项目管理经验,熟悉AI/机器学习项目全流程(模型开发、训练、部署)
  • 具备GPU集群管理实战经验,了解K8S、分布式训练等AI Infra技术
  • 出色的跨团队协调能力和英文口语书面表达能力,能够独立推进复杂项目
  • 了解机器学习平台运作机制,对资源优化和运维有一定认知

申请策略

  • 在简历和面试中强调对字节跳动大模型业务的认同感,展现对技术前沿的热情
  • 准备一个具体的项目管理案例,详细说明如何协调多团队、管控风险并确保交付
  • 突出过往AI/机器学习项目管理案例,尤其是模型开发、训练到部署的全流程经验
  • 强调GPU集群管理或AI Infra相关实战(如K8S、分布式训练),附具体成果
  • 展示跨团队协调和英文沟通能力,例如主导过大型项目或使用英文工作
  • 如有大厂或创业公司经验,重点突出推进复杂项目的执行力
  • 提前熟悉火山引擎MaaS平台和豆包大模型的基本概念
  • 学习GPU集群调度工具(如Slurm、K8S)、分布式训练框架(如PyTorch DDP、DeepSpeed)

面试指南

  • STAR法则:情境、任务、行动、结果,结构化展示项目经验
  • 突出技术理解:结合具体技术栈(如K8S、分布式训练)说明管理思路
  • 强调沟通与风险:展示主动识别风险、建立沟通机制、推动决策的能力
  • 请描述一次你管理AI/ML项目的经历,如何平衡资源与时间?
  • 你有过GPU集群管理经验吗?如何优化资源利用率?
  • 当跨团队出现冲突时,你如何协调推进项目?
  • 你如何理解大模型从训练到部署的生命周期?关键风险点有哪些?
  • 如果项目进度严重滞后,你会采取什么措施?

匹配度报告

75
综合匹配度

字节跳动大模型核心TPM岗,前沿技术栈、薪资优厚,但WLB一般。

适合人群
最适合追求技术成长和高薪、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85
成长发展90
工作生活40
使命价值85

薪资福利匹配

85较高

字节跳动作为上市公司,薪资福利优厚,该职位薪酬高于市场平均水平,但未明确提及具体福利。

薪资信号偏高 (25K-45K/月)

成长发展匹配

90较高

该职位处于AI大模型最前沿,技术栈现代,成长空间巨大,但JD未明确提及晋升通道或培训。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大模型、GPU集群、K8S、分布式训练、MaaS
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

要求上海现场办公,互联网大厂通常工作强度较高,未提及弹性工时或远程,WLB可能一般。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

85较高

AI大模型是高速增长赛道,火山方舟市场份额领先,工作内容具有较高社会影响力和创新性。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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