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字节跳动AI大模型应用测试开发工程师-质量保障

社招全职A156247地点:深圳状态:招聘

任职要求


1、学历与专业:本科及以上学历,计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业; 
2、熟悉Python编程,掌握TensorFlowPyTorch等主流深度学习框架;  
3、理解机器学习算法(如监督学习、无监督学习、强化学习)及自然语言处理计算机视觉等技术原理;  
4、业务理解与沟通能力:具备较强的业务理解能力,优秀的跨部门沟通与协作能力,能推动技术方案在业务部门落地;
5、加分项:数据驱动思维,对AI技术保持高度热情,快速学习新技术并应用于实际场景,有AIGC、大模型应用,熟悉增长业务AI应用优先。

工作职责


1、深入业务品质质量部门,识别可应用AI技术优化的痛点场景(如流程自动化、预测分析、智能决策),制定AI解决方案并推动落地; 
2、负责设计、训练及优化AI模型(如机器学习、深度学习、大模型应用),实现数据预处理、特征工程、模型调优及部署,确保模型性能满足业务需求;
3、协调技术团队、业务团队及外部合作伙伴,推动AI项目从需求分析到上线交付的全流程管理,确保项目按时高质量交付;
4、通过数据监控(如效率提升、线上数据提升、客户满意度等关键指标),量化AI应用效果,并基于反馈持续优化技术方案;
5、跟踪AI领域前沿技术(如AIGC、多模态模型、Prompt Engineering),探索新技术在业务场景中的创新应用,推动业务智能化升级;
6、组织内部培训,提升团队对AI工具的认知与使用能力;编写技术文档,沉淀最佳实践,推动AI技术在公司内部的规模化应用。
包括英文材料
学历+
Python+
TensorFlow+
PyTorch+
深度学习+
机器学习+
算法+
强化学习+
NLP+
OpenCV+
大模型+
相关职位

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校招后端开发

1、构建以 AI 驱动的研发效能与质量保障工具链,提升研发体系的智能化水平; 2、参与大模型能力在质量及研效工具中的探索与落地,包括但不限于智能代码补全、智能代码CR、测试流量生成、UI自动化生成等; 3、深入理解公司多元业务场景(社区/电商/多媒体/搜推广),通过创新技术手段解决研发效能与质量痛点; 4、与前沿技术同行(如 AI Coding、AI Testing),共创高效、高质量的研发交付体系。 加入我们,参与构建下一代智能研发体系! 你将有机会站在 AI 技术最前沿,推动大模型在研发效能与质量保障领域的应用,打造面向未来的智能研发工具链。 你将获得深度参与 AI+质效的实际落地,参与顶级工程问题的探索与解决;与一群志同道合、极具技术热情的伙伴共事;Mentor带教机制与成长支持体系,助你从学生快速成长为具备行业影响力的工程师。 #后端 #客户端 #开发 #测开 #测试 #测试开发 #研效 #研发效能 #质量 #大模型 #LLM #引擎架构 #自动化

更新于 2025-09-29
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社招

职位描述: 我们正在寻找一位热衷于测试领域AI算法研究与工程化落地的专业人员。您将负责探索和应用测试领域的AI算法技术,提升软件测试的智能化水平,并推动这些技术的实际应用,助力产品质量保障。 岗位职责: 1. 负责AI算法在软件测试领域的研究与应用,包括但不限于基于AI的手机智能操控、测试用例生成、智能缺陷分析、时序指标预测、视觉元素解析等方向。 2. 设计和优化基于大模型的多场景应用,例如多模态大模型用于用例生成、脚本生成、代码理解、缺陷分析等。 3. 跟踪大模型(如GPT、BERT、LLM等)相关技术的发展趋势,持续探索新的测试领域应用。 4. 分析和建模测试过程中的数据,探索机器学习、深度学习、强化学习等AI技术在测试领域的应用场景。 5. 设计并实现基于AI算法的测试工具或平台,推动工程化落地。 6. 撰写技术文档,分享技术成果,推动AI测试技术在团队内外的推广。

更新于 2025-07-29
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社招3年以上核心本地商业-业

1. 参与负责商增计费结算系统质量保证工作,参与需求&技术方案评审,负责测试用例及测试方案设计,主动识别质量风险与效率痛点,共同搭建计费结算质量保证体系; 2. 持续在产品迭代中跟进产品、研发及测试流程规范,积极推动产研流程规范度提升,提高迭代效率; 3. 参与负责商增计费结算业务方向自动化测试建设,推动提升核心场景自动化覆盖度、高风险服务自动化代码覆盖率,整体提高自动化应用价值; 4. 参与负责商增计费结算垂直业务领域测试技术建设,搭建专项测试工具与平台,提高业务测试场景覆盖度、测试执行效率; 5. 参与 AI 大模型、Agents 智能体在测试领域的建设,推动 AI 与测试相结合,挖掘 AI 在测试场景下的应用、探索测试开发新范式。

更新于 2025-04-01
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社招3年以上核心本地商业-点

1、参与搜索、推荐、AI领域产品需求分析、设计评审、制定测试计划,执行测试; 2、参与搜索、推荐、AI领域模型测试与效果评估,建设工具持续提高评测质量和效率; 3、大模型技术应用,借助大模型提升测试效率,如搜索问题分析、自动化用例生成、智能标注等; 4、有一定的产品思维,能够根据算法效果、不同反馈等挖掘产品体验问题,持续输出产品优化意见; 5、优化团队持续集成建设、自动化建设、性能测试、故障演练、变更管控等常用的测试手段,提升测试效率。

更新于 2025-04-01