字节跳动高级测试开发工程师(大模型方向)-抖音搜索
社招全职RTGF1地点:北京状态:招聘
任职要求
1、本科及以上学历,计算机相关专业,精通测试流程、方法和工具; 2、扎实的编程基础,熟练使用Python/Go/Java/C++ 其中一种或多种语言; 3、具备持续学习和创新意识,勇于尝试新技术和新方法; 4、对AIGC技术有深入的理解和一定的经验,对大模型领域有热情,有AI相关测试开发和评测经验者优先。
工作职责
1、负责公司LLM大模型方向质量保障工作,具体包括但不限于LLM模型服务、LLM插件、LLM试用评估平台、LLM解决方案平台、LLM安全平台、稳定性、模型部署、训练、微调等方向; 2、构建大模型相关质量体系,参与变更管控、自动化测试、稳定性建设等质效专项; 3、基于工程和算法团队现有质效问题给出合理质效解决方案,推动落地提高交付质效; 4、及时关注和学习,并探索新的大模型相关质效解决方案。
包括英文材料
学历+
测试流程+
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If you haven't come across unit testing and wondering what it's all about then take some time and watch this video.
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This course will introduce you to Postman and is suited for beginners.
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Python+
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中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
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a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
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Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
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This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Go+
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学习Golang的完整教程!从开始到结束不到一个小时,包括如何在Go中构建API的完整演示。没有多余的内容,只有你需要知道的知识。
Java+
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Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
C+++
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LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
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大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
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相关职位
社招3-5年D2867
1、负责搜索C端业务需求的研发与实现; 2、负责搜索业务基础架构模块的升级与维护,提升搜索产品研发效率; 3、负责搜索容器产品及平台的的底层核心服务能力建设,借助云原生相关技术提升搜索引擎系统的平台化程度,实现搜索引擎的产品化; 4、负责搜索各类平台系统间的整体优化与整合,提升平台系统的稳定性/通用性/研发与使用效率。
更新于 2025-08-07
社招5年以上D2867
负责快手搜索系统的业务引擎架构方向,面向短视频、电商、本地、搜索增长等多业务场景构建大规模业务引擎,支持算法业务的高效迭代。具体职责包括: 1、构建面向各个搜索业务的全链路业务引擎模块,包括策略服务、统一特征服务,排序服务等,支持算法和产运的迭代需求; 2、构建面向在线引擎的全图化引擎架构,提升全链路算法迭代效率和系统优化效率; 3、构建在线混部,动态算力等技术在高可用基础上提升在线引擎算力供给; 4、探索AI智能搜索、AI对话等新业务,探索大模型在搜索的应用落地。
更新于 2025-04-03
社招D2867
面向快手搜索业务,针对在线推理各个流程(特征、模型等)进行研发与优化; 1、针对搜索业务下的sparse/dense模型进行框架研发与优化,充分压榨GPU的能力; 2、针对推理场景下的特征、embedding查询计算优化,进一步提升CPU的计算效率; 3、支持大模型在搜索场景的落地工作。
更新于 2025-04-03