字节跳动资深测试开发工程师-跨端方向

1、设计跨引擎性能优化技术框架，主导自定义渲染管线，实现移动端同画质帧率优化目标。 2、统筹跨部门协作流程，制定美术资源 / 代码性能规范，开发自动化诊断工具链与性能测试矩阵。 3、协作团队攻克复杂性能问题，输出可复用的技术组件与优化方法论。 4、梳理性能监控管线工具，指导完成性能配额/性能阈值监控等工具。

团队介绍：本团队致力于打造业界领先的跨平台解决方案，引领技术发展，助力字节跳动的业务高效、高质发展。 1、负责前端/客户端产品质量相关或业务线测试与工具开发工作； 2、协调并组织QA资源高质量支持上游业务SDK版本升级的需求测试工作； 3、参与日常项目线下测试与线上质量分析，有效识别质量保障过程中的痛点问题，并制定解决方案，推动问题解决； 4、参与质量体系规划和建设，探索AI智能化业务质量保障策略； 5、开展UI自动化、安全、兼容性、稳定性&性能测试等工作，通过技术赋能提升测试的整体质效水平。

我们正在寻找具备深厚技术功底、前瞻性视野和丰富实战经验的DevOps平台工程专家，加入我们致力于构建智能化研发基础设施的核心团队。在这里，你将主导下一代AI驱动的Devops平台与智能运维系统的设计与落地，推动软件研发流程向自动化、可观测性、自愈能力和数据驱动决策全面进化。 作为团队的技术骨干，你将： 1. 设计打造企业级智能化运维（AIOps）体系 基于Python、Go等语言，构建自动化运维工具链与平台化能力，实现基础设施即代码（IaC）；引入异常检测、根因分析、故障传播图谱等AI算法，提升系统可观测性与故障响应速度，推动运维从“被动响应”向“主动预防”转变。 2. 构建全链路智能监控与自愈系统 设计并落地覆盖应用、服务、资源的端到端监控体系，集成Prometheus、Grafana、ELK、OpenTelemetry等主流技术栈；结合时序预测（LSTM、Prophet）、无监督异常检测（Isolation Forest、One-Class SVM）等模型，实现性能瓶颈预警、自动诊断与部分场景的闭环自愈。 3. 推动MLOps与DevOps深度融合 主导机器学习模型训练流水线（ML Pipeline）与模型服务化（Model Serving）平台建设，设计模型版本管理、A/B测试、流量灰度、监控告警与快速回滚机制，支撑AI能力高效、稳定地规模化落地。

主要职责 1、投身自动驾驶关键AI基础设施构建，参与研发业界一流的数据标注、仿真测试、超算平台、worldsim编辑器等方向 2、 牵头复杂图形界面（2D/3D方向）研发，突破海量数据实时渲染等核心技术难题 3、 负责自动驾驶AI基础设施平台—包括标注工具、仿真环境及数据可视化系统的前端架构设计与实现 4、制定代码管理与模块化开发规范，推进微前端等现代架构落地，保障系统长期可扩展性 5、构建全链路前端性能优化机制（如缓存方案、动态加载、多线程处理等），提升高数据负载场景下的交互体验 6、主导重大技术方案评审与架构决策，推动React技术体系深度应用与工程最佳实践 7、指导并培养中级和高级工程师，助力团队技术成长与项目交付 8、深入参与产品设计与AI算法需求讨论，将复杂业务逻辑转化为可靠、高效的前端解决方案