美图后端研发工程师（Python）——AI算法服务
任职要求
1. 本科及以上学历，3 年以上后端开发经验，精通 Python 后端开发，具备扎实的数据结构与系统设计能力 2. 熟悉Python主流 Web 框架（如 FastAPI / Flask / Django 等），理解异步编程模型与协程机制 3. 具备高并发、高可用系统设计经验，理解分布式系统基础（服务注册发现、负载均衡、限流熔断、降级策略等） 4. 熟悉 Linux 开发环境，理解 Docker 原理，具备 K8s 实践经验，理解容器调度与资源管理机制 5. 具备模型服务接入或外部 API 聚合经验，理解推理服务的性能特征、延迟控制与成本优化策略 6. 熟悉 Redis、消息队列（Kafka / RabbitMQ 等）或缓存与异步任务系统设计者优先 ## 加分项 1. 有算法服务中台、技术中台或云原生平台建设经验 2. 有多模型调度、策略引擎或流量分发系统设计经验 3. 熟悉服务网格（Service Mesh）…
工作职责
## 职位描述 负责 AI 算法服务工程化与技术外采中台建设，打造统一的模型接入、调度与治理平台，支撑多算法、多厂商能力的标准化接入与高性能、高可用运行，构建面向 AI 时代的算法服务基础设施。 ## 岗位职责 1. 负责 AI 算法服务的工程化封装与容器化改造，设计统一的服务接入规范、部署标准与运行时治理体系 2. 参与构建多模型接入与调度平台，实现模型路由、并发控制、限流熔断、优先级调度与成本优化策略 3. 设计并优化高并发场景下的服务架构，保障系统在高 QPS、复杂依赖情况下的稳定性与可扩展性 4. 构建完善的可观测体系（日志、指标、Tracing），持续优化系统性能与故障恢复能力 5. 与算法、产品及业务团队协作，推动 AI 能力高效落地并形成可复用的工程化能力 ##
## 职位描述 负责 AI 算法服务工程化与技术外采中台建设，打造统一的模型接入、调度与治理平台，支撑多算法、多厂商能力的标准化接入与高性能、高可用运行，构建面向 AI 时代的算法服务基础设施。 ## 岗位职责 1. 负责 AI 算法服务的工程化封装与容器化改造，设计统一的服务接入规范、部署标准与运行时治理体系 2. 参与构建多模型接入与调度平台，实现模型路由、并发控制、限流熔断、优先级调度与成本优化策略 3. 设计并优化高并发场景下的服务架构，保障系统在高 QPS、复杂依赖情况下的稳定性与可扩展性 4. 构建完善的可观测体系（日志、指标、Tracing），持续优化系统性能与故障恢复能力 5. 与算法、产品及业务团队协作，推动 AI 能力高效落地并形成可复用的工程化能力 ##
工作职责： 1. 负责贝壳C端的后端服务设计与开发，保障高并发场景下的系统稳定性； 2. 参与推荐引擎、模型预测、向量检索等基础系统、平台的设计、研发及调优工作，构建高并发推荐在线服务； 3. 深度参与数据工程开发，优化数据链路，构建离线特征，进行数据归因分析，协助推荐相关的用户画像的工程化建设； 4. 从业务中提取需求，抽象并优化现有系统，以提升效率并降低成本； 5. 关注性能、微服务、设计模式，提升用户体验； 6. 研究和应用新的算法技术，不断优化和改进现有的系统。
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责字节跳动机器学习平台的开发，支撑公司相关业务的算法生产与高效迭代； 2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等，并推动落地到业务中； 3、探索业界前沿的机器学习相关技术，持续提升平台能力、降低算法使用成本。
Part 1，后端开发： 1、负责数据产品后端的设计与实现，确保系统具备良好的架构设计、扩展性及高可用性； 2、根据系统设计，完成平台的开发、测试和线上维护工作，保障系统的稳定运行； 3、负责系统的服务端调优，持续提升系统性能和服务质量，并编写设计、开发、测试等相关文档，为团队提供清晰的技术指导。 Part 2，AI应用探索与开发： 1、参与AI技术在数据产品中的应用探索，包括但不限于自然语言处理、机器学习、深度学习等方向； 2、负责AI应用的后端开发工作，实现AI模型与现有数据产品的无缝对接； 3、与数科、算法紧密合作，将AI技术转化为实际的产品功能，提升数据产品的智能化水平； 4、跟踪AI领域的最新技术动态，结合业务需求，推动AI技术在数据产品中的创新应用。