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。
1、负责云网络SLB/GA/PVL/NAT等虚拟化网元以及转发底座在AI场景下如GPU集群调度、LLM模型分发、应用层感知的流量分发等相关需求分析以及技术方案设计； 2、负责云网络SLB/GA/PVL/NAT等虚拟化网元以及转发底座的AI场景下的控制平面以及数据平面的开发以及维护，包括相关需求开发、性能优化、架构升级、稳定性保障等； 3、负责云网络虚拟化网元在AI训练/推理场景下的技术预研以及技术规划。
1、负责云网络SLB/GA/PVL/NAT等虚拟化网元以及转发底座在AI场景下如GPU集群调度、LLM模型分发、应用层感知的流量分发等相关需求分析以及技术方案设计。 2、负责云网络SLB/GA/PVL/NAT等虚拟化网元以及转发底座的AI场景下的控制平面以及数据平面的开发以及维护，包括相关需求开发、性能优化、架构升级、稳定性保障等。 3、负责云网络虚拟化网元在AI训练/推理场景下的技术预研以及技术规划。
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。