字节跳动高级大模型技术支持专家-火山引擎

1、负责快速响应并处理客户关于大模型应用的技术问题（如模型效果调优、API集成、平台使用等），确保问题高效闭环； 2、主导复杂技术问题的根因分析与解决（如模型幻觉、K8S集群资源瓶颈、网络链路异常等），协调跨团队推动修复； 3、梳理客户高频问题，构建FAQ知识库和智能客服应答体系，提升问题解决效率； 4、输出技术文档，并定期开展客户与内部技术培训，提升内部团队技术能力； 5、基于客户反馈与数据分析，提炼产品优化需求（如Agent流程改进），推动功能迭代； 6、建立大模型服务容灾与应急响应机制，定期演练并优化预案。

1、负责快速响应并处理客户关于大模型应用的技术问题（如模型效果调优、API集成、平台使用等），确保问题高效闭环； 2、主导复杂技术问题的根因分析与解决（如模型幻觉、K8S集群资源瓶颈、网络链路异常等），协调跨团队推动修复； 3、梳理客户高频问题，构建FAQ知识库和智能客服应答体系，提升问题解决效率； 4、输出技术文档，并定期开展客户与内部技术培训，提升内部团队技术能力； 5、基于客户反馈与数据分析，提炼产品优化需求（如Agent流程改进），推动功能迭代； 6、建立大模型服务容灾与应急响应机制，定期演练并优化预案。

1. 承担公司大规模算力集群的建设与交付，负责 GPU/XPU 等高性能加速卡资源的统一管理，支持大模型训练、在线推理、搜索、推荐等核心业务的稳定运行； 2. 熟悉主流 GPU 训练平台及分布式训练框架，了解 PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM 等在大规模集群中的训练特性，同时熟悉公有云上的云原生 GPU 训练平台（如 AWS、Azure、GCP、阿里云、火山引擎等）的调度、资源管理与训练流程； 3. 能够监控大规模 GPU 资源的使用情况，建立使用基线与性能指标体系，持续分析利用率、稳定性与异常模式，为资源规划、调度优化和容量管理提供依据； 4. 参与算力平台及相关服务的整体架构设计与生命周期管理，从规划、评审到部署上线，推动生产集群向更高稳定性与可持续性演进。

- 信贷风控模型构建与优化：运用大模型技术，设计并搭建信贷风险评估模型，准确预测信贷违约风险。基于海量信贷数据，持续优化模型参数，提升模型的准确性和稳定性，确保模型能够适应不断变化的信贷市场环境。 - 风险策略制定与实施：结合信贷业务流程和风险偏好，制定全面的风险控制策略。利用大模型分析客户行为数据、信用数据等，实现差异化的风险定价和额度管理，有效降低信贷风险。监督风险策略的执行情况，及时调整策略以应对新出现的风险挑战。 - 数据挖掘与分析：从海量的信贷数据中挖掘有价值的信息，通过大模型技术发现潜在的风险因素和风险模式。运用数据分析工具和方法，对信贷数据进行深度分析，为风险决策提供数据支持和决策依据。 - 跨部门协作与沟通：与信贷业务部门、数据部门、信息技术部门等密切合作，确保大模型风控技术与信贷业务流程的紧密结合。为业务部门提供风险评估和风险控制方面的技术支持和培训，提升业务人员的风险意识和风险管控能力。 - 行业动态跟踪与研究：关注国内外信贷风控领域的最新技术和发展趋势，尤其是大模型技术在信贷风控中的应用。研究行业最佳实践，结合公司实际情况，提出创新性的风险控制解决方案，推动公司信贷风控水平的提升。