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字节跳动后端开发工程师-国际化短视频商业化

社招全职A146114地点:北京状态:招聘

任职要求


1、有扎实的编程能力,有优秀的设计和代码品位;
2、熟悉MysqlRedis消息队列nginx等常用WEB组件,有能力优化其使用;
3、有在线大流量服务设计和实现经验优先;
…
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工作职责


1、负责字节跳动产品海外广告展现相关后端研发,高并发系统的方案设计和实施;持续改善已有服务,发现系统薄弱点;
2、负责高质量的设计和编码,承担重点、难点的技术攻坚;
3、参与制定代码规范、研发流程,建设内部技术氛围;
4、参与产品讨论和开发实现。
包括英文材料
MySQL+
Redis+
消息队列+
Nginx+
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社招3年以上A131088B

团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。 在这里, 有大牛带队与大家一同不断探索前沿, 突破想象空间。 在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 1、与TikTok产品工程团队合作,构建新产品,并增强现有产品,以满足业务需求; 2、理解、应用和使用TikTok的产品和创新技术,与合作伙伴一起识别、开发和最大化新的和现有的商业前景; 3、与客户合作伙伴团队建立密切的合作伙伴关系,以识别潜在的商业机会并支持他们实现业务目标; 4、设计和建立端到端系统和启动计划战略;与跨职能团队合作,启动生产级代码,重点是长期可运维性和可扩展性,以及适用的留档和测试计划; 5、将跨职能合作伙伴与项目完成目标对齐;与内部和外部利益相关者建立和培养关系;使用数据通过展示业务价值和影响来影响决策。

更新于 2025-04-02上海
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社招A144773A

1、建设基于LLM的国际化短视频UGC和商业化内容的多模态内容理解的应用,建设内容挖掘、标签数据链路,产出标签等适合业务的灵感洞察; 2、国际化短视频创意洞察平台后端开发,运用LLM解读数据,解决广告主创意数量和质量的问题; 3、与上下游各跨职能团队合作,持续探索新的技术方案和应用场景。

更新于 2025-03-18北京
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校招A63530B

团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok Local Services,我们以‘激发新生活,助力好生意’为使命,致力于成为全球用户与合作伙伴的首选生活服务平台。我们不断努力为用户提供更丰富、独特的生活体验,同时为合作伙伴打造一个包容且公平的健康商业生态。在这里,你将充分参与国际化生活服务业务的各个阶段,经历早期到全球布局流程。 1、参与TikTok生活服务业务的架构设计和开发; 2、参与设计系统技术方案,代码开发和系统调优; 3、参与制定代码规范、测试规范,建立起开发质量控制方法; 4、协助团队攻克各种高并发、数据隔离、系统解耦等方面的技术难关; 5、参与各专项技术调研,新技术引入等前瞻项目。

更新于 2025-07-16北京
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社招5-10年引擎

我们是小红书中台大模型 Infra 团队,专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」!团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环,在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势,基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品,持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务,实现 AI 技术高效落地! 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架,优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline; 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架,开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制,解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链,主导框架与 MLOps 平台集成,提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作,参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代; 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标,结合业务场景持续优化训练框架能力,提升框架领先性。

更新于 2026-03-28上海|北京