字节跳动
豆包AI大模型技术项目管理（TPM）-火山方舟MaaS
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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