字节跳动数据库基础平台研发工程师（底座方向）
任职要求
1、熟悉 Go/Java/Python 语言中的一种，熟悉常用框架，3年以上工程实践经验，对代码质量有追求； 2、具有分布式系统的设计和开发经验，理解分布式系统原理，对并发、容灾、稳定性、性能优化有一定的理解和实践，有云计算基础架构或管控平台研发背景的优先； 3、熟悉容器技术、云原生技术、分布式协调服…
工作职责
1、负责为数据库公有云、混合云打造统一底座，为 ToB 云产品提供统一的基础设施支持，支撑云产品对外输出； 2、负责提供通用的基础服务，包括集群管理、服务发现、云配置中心、资源调度、全链路监控、故障诊断、容量管理、灰度发布等重要能力，目标是构建无人值守的管控系统； 3、研究并提供数据库云上最佳实践，协同拉齐各个云产品的规范并推动落地，提升云产品的稳定性，减少开发和试错成本； 4、研究数据库多云管理、Serverless 等新型产品形态的基础架构，赋能数据库云产品。
团队介绍： 平台技术是阿里国际集团技术创新和业务支撑的核心团队，以构建全球领先的数据+智能+跨云一体化数字化技术基础设施为目标，倾力打造合规、稳定、高效且用户体验卓越的技术服务平台。 我们基于全球化架构与数字智能技术，构建坚实合规的全球化商业底座。采用先进的微服务架构、混合云最佳实践以及智能模块化设计，有效提升业务响应速度和灵活性。通过技术创新驱动研发模式的代际演进，聚焦敏捷开发、先进生产工具、自动化运维流程，践行AI和云原生时代的DevOps文化。打造技术产品和研发规范，构筑起全方位的安全防护屏障。依托数据平台，基于大数据分析、机器学习等先进技术手段，构建强大的数据中台和智能决策支持系统。我们的终端技术专注于提升用户的数字化交互体验，结合智能时代的人机交互范式和网络技术，为全球用户提供极致流畅、个性智能的产品体验 职位描述 1. 产品规划与落地： 负责基于海量电商数据，规划并设计数据智能 Agent 产品（如：商机挖掘，用户洞察，智能取数助手、Text-to-SQL 工具、自动化数据分析报告）。 2. 技术转化与应用： 深入最新AI领域的技术最新在数据分析领域的应用（如 Agent 框架、RAG 检索增强、Text-to-SQL 准确率优化、Code Interpreter 等），将前沿技术转化为可落地的产品功能，解决传统的痛点。 3. 跨部门协作： 与 ETL 工程师、数据分析师、算法团队紧密配合，业务 多部门合作，梳理电商业务“语义层”或“知识库”和工作流程。 4. 场景挖掘与运营： 深入业务一线，挖掘运营、采销、管理层的数据使用场景，推广 AI 数据工具。通过用户行为数据分析，优化 Agent 的交互体验，提升内部或外部客户的数据获取效率。
团队介绍：Data-电商-平台治理-内容理解基础算法团队，主要 focus 在 NLP/CV/多模态的大模型算法和基础算法研发上，旨在沉淀CV/NLP/多模态方向上的业界SOTA模型，同时也需要在这几个方向持续深耕，针对电商数据优化算法，提升电商业务效果。 职位描述： 1、大模型算法研发：构建电商领域的大模型LLM底座，融合电商的知识，快速落地电商业务，例如：沉淀电商大模型预训练链路，研发电商NLP大模型，或者研发电商图文或者视频多模态大模型； 2、基础算法研发：持续建设和深耕NLP/CV/多模态基础预训练算法（BERT类算法），例如：沉淀&优化电商场景的预训练模型，包括超长文本/口语文本预训练，电商图片/视频自监督，适配电商商品的多模态表征学习等； 3、梳理&沉淀算法库，抽象算法接口，最大化提高算法/预训练模型的复用率，同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程，提升研发效率； 4、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能电商甚至公司级别的业务BU，沉淀专利和论文。
团队介绍：Data-电商-平台治理-内容理解基础算法团队，主要 focus 在 NLP/CV/多模态的大模型算法和基础算法研发上，旨在沉淀CV/NLP/多模态方向上的业界SOTA模型，同时也需要在这几个方向持续深耕，针对电商数据优化算法，提升电商业务效果。 职位描述： 1、大模型算法研发：构建电商领域的大模型LLM底座，融合电商的知识，快速落地电商业务，例如：沉淀电商大模型预训练链路，研发电商NLP大模型，或者研发电商图文或者视频多模态大模型； 2、基础算法研发：持续建设和深耕NLP/CV/多模态基础预训练算法（BERT类算法），例如：沉淀&优化电商场景的预训练模型，包括超长文本/口语文本预训练，电商图片/视频自监督，适配电商商品的多模态表征学习等； 3、梳理&沉淀算法库，抽象算法接口，最大化提高算法/预训练模型的复用率，同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程，提升研发效率； 4、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能电商甚至公司级别的业务BU，沉淀专利和论文。
团队介绍：国际电商是以TikTok为载体的电商业务（也称为TikTok Shop），致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下，国际电商希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，致力于新奇好物畅销全球，美好生活触手可得的使命。 Data-电商团队是国际电商的核心算法技术力量，专注于电商领域的算法创新，帮助用户高效发现感兴趣的商品，保障用户的购物安全，提升交易各环节的智能化水平。在这里，你将与一流的产品和技术团队合作、钻研，一起应对技术和业务上的挑战，推动技术在电商场景的深度落地。 1、大模型算法研发：构建电商领域的大模型LLM底座，融合电商的知识，快速落地电商业务，例如：沉淀电商大模型预训练链路，研发电商NLP大模型，或者研发电商图文或者视频多模态大模型； 2、基础算法研发：持续建设和深耕NLP/CV/多模态基础预训练算法（BERT类算法），例如：沉淀&优化电商场景的预训练模型，包括超长文本/口语文本预训练，电商图片/视频自监督，适配电商商品的多模态表征学习等； 3、梳理&沉淀算法库，抽象算法接口，最大化提高算法/预训练模型的复用率，同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程，提升研发效率； 4、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能电商甚至公司级别的业务BU，沉淀专利和论文。