字节跳动混合云-云原生AI研发工程师/架构师

1、负责混合云云原生AI Infra技术架构设计、推理场景系统优化、云原生AI套件等开发工作。 2、负责研发AI异构计算软件栈，通过结合不同硬件、高性能网络、缓存等技术，实现AI计算的全链路优化，助力打造高可靠、高性能、高效率的AI算力基础设施； 3、洞察人工智能及深度学习的发展趋势，积极参与下一代AI基础设施的设计与研发。

1、负责混合云PaaS方向架构设计、系统开发，容器服务等产品化工作； 2、负责混合云云原生AI套件，GPU架构的研发，提升AI效率、性能。

1、负责混合云PaaS方向架构设计、系统开发，容器服务等产品化工作； 2、负责混合云云原生AI套件，GPU架构的研发，提升AI效率、性能。

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CI/CD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. 设计并构建高可用、智能化的CI/CD平台 主导持续集成与持续交付系统的架构演进，支持大规模分布式研发协作；探索机器学习在构建失败预测、测试用例智能推荐、资源调度优化等场景的应用，显著提升交付效率与稳定性。 2. 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。 3. 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。 4. 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。