字节跳动Code Agent训练产品经理-Seed
任职要求
1、具备5年以上的算法策略产品经理经验,能够独立负责产品方向的探索工作,发掘新的产品场景与机会,对LLM对齐及相关方法(如SFT和RLHF)有深入的理解;
2、英语能够作为…工作职责
1、与技术团队合作,定位在海外市场中LLM对齐训练所需的数据; 2、开发对齐数据采集和生产的方法,确保数据质量保持在高标准,并根据定量和定性反馈不断改进流程; 3、评估数据生产工具对数据生产的有效性和质量的影响;不断提高人工和合成数据的效率和效果上限; 4、与业务团队合作,将字节跳动自研的LLM整合到新的和现有的代码产品及服务中;通过对用户行为和反馈的研究,确定自研代码产品的改进空间。
团队使命 Model + Harness = Agent 我们正在把 DeepSeek 的前沿模型能力,转化为领先的 Agent 产品。这其中除模型本身以外的所有工作,都属于 Harness 的范畴。 你将加入 Harness 团队,与工程师、研究员紧密协作,参与 DeepSeek 桌面端 Agent 产品的全过程,定义 DeepSeek 对 Harness 的理解。 规划 DeepSeek Harness 产品路线图,连接研究员、工程师、开源社区和广大用户。 理解判断用户的最真实需求,定义与衡量“Agent 是否真的在更多场景下更深入的帮助到更多的人”的指标。 与模型训练团队的研究员深度沟通与合作,实现模型与 Harness 的共同进化。 帮助 Harness 产品内部落地,以内部真实任务做为 Harness 产品和模型相关能力训练的重要反馈源,持续迭代产品能力。 维护 Harness 产品用户社群,从潜在海量用户群体中获取反馈、提取信号,指导产品迭代。 协助项目管理相关工作。
1.策略设计与迭代: 深度参与DeepSeek模型在搜索、内容创作(创意/实用写作)、多模态、Agent等场景的应用。通过数据分析与用户行为洞察,制定模型优化策略,定义数据生产标准(SFT/RL),驱动模型效果(如准确性、有用性、安全性)持续提升; 2.评测体系构建: 设计科学、多维度的模型评测体系。主导构建内部测试集,制定人工评估与自动化评估标准,量化模型能力边界,对模型上线后的核心指标负责; 3.高质量数据建设: 负责后训练阶段的高质量语料挖掘与构建。针对特定领域(如医学、法律、小说创作)建立专家级的数据标注,确保训练数据的高质量供给。
1. 商机判断与深度技术交流 1) 作为大模型产研代表,赋能前端销售/行业线,参与商业策略制定与高价值商机筛选; 2) 针对复杂项目,协同售前、销售、产品及研发团队,与客户关键决策人开展深度技术对话,引导技术选型与合作方向; 3) 结合行业趋势与技术演进,精准判断大模型应用场景的商业潜力,为商机转化和规模化结果负责。 2. 解决方案设计与规模化推广 1) 深入理解客户在功能性、非功能性(性能、稳定性、安全性、成本等)维度的核心诉求,基于通义大模型能力,设计具备技术竞争力与成本优势的端到端解决方案; 2) 主导POC、Win back、招投标等关键环节的技术方案输出,包括产品选型、配置报价、控标项设计及Demo验证; 3) 提炼客户场景中的关键技术指标,转化为可量化的产品能力项,形成差异化竞争优势; 4) 推动文本、视频、图像、语音等大模态模型产品的商业化方案设计、问题解决与落地交付; 5) 负责大模型服务的对客体验闭环:接收客户反馈,完成问题Triage、根因定位,并通过后训练、Prompt工程或产品调优等方式达成客户效果目标; 6) 推动及协助大模型服务平台(如解决方案Demo中心、落地页、API网关等)的架构设计与开发,保障高可用、安全、可扩展的统一服务能力。 3. 产品改进与技术反哺 1) 深入一线客户场景,系统性调研并抽象共性需求与痛点,精准传递至产品研发团队; 2) 参与大模型及智能化产品的重大功能设计、定价策略、用户体验优化,确保产品在垂直行业保持领先; 3) 构建面向特定行业/场景的商业Benchmark,持续评估并推动模型能力边界拓展; 4) 识别模型在真实场景中的能力短板,主动发掘高质量数据合作机会,推动闭源模型与数据飞轮的正向循环。 4. 市场洞察与竞争分析 1) 持续跟踪AI大模型市场动态、竞争格局、技术路线及定价策略,输出竞对分析报告; 2) 快速捕捉行业热点与客户业务痛点,前瞻性挖掘高潜力应用场景,驱动新产品/新方案快速孵化与市场覆盖; 3) 将市场洞察转化为可执行的产品与解决方案策略,影响产研与前线团队高效协同落地。 5. 最佳实践沉淀与生态赋能 1) 在项目实践中总结标杆案例,沉淀可复用的解决方案模板、IaC(Infrastructure as Code)脚本、测试用例及标准化模块; 2) 输出GTM(Go-to-Market)材料,包括技术白皮书、解决方案手册、演示Demo等; 3) 联合生态伙伴共建联合解决方案,对销售团队、合作伙伴及开发者提供技术赋能与支持;

1. 商机判断与深度技术交流 1) 作为大模型产研代表,赋能前端销售/行业线,参与商业策略制定与高价值商机筛选; 2) 针对复杂项目,协同售前、销售、产品及研发团队,与客户关键决策人开展深度技术对话,引导技术选型与合作方向; 3) 结合行业趋势与技术演进,精准判断大模型应用场景的商业潜力,为商机转化和规模化结果负责。 2. 解决方案设计与规模化推广 1) 深入理解客户在功能性、非功能性(性能、稳定性、安全性、成本等)维度的核心诉求,基于通义大模型能力,设计具备技术竞争力与成本优势的端到端解决方案; 2) 主导POC、Win back、招投标等关键环节的技术方案输出,包括产品选型、配置报价、控标项设计及Demo验证; 3) 提炼客户场景中的关键技术指标,转化为可量化的产品能力项,形成差异化竞争优势; 4) 推动文本、视频、图像、语音等大模态模型产品的商业化方案设计、问题解决与落地交付; 5) 负责大模型服务的对客体验闭环:接收客户反馈,完成问题Triage、根因定位,并通过后训练、Prompt工程或产品调优等方式达成客户效果目标; 6) 推动及协助大模型服务平台(如解决方案Demo中心、落地页、API网关等)的架构设计与开发,保障高可用、安全、可扩展的统一服务能力。 3. 产品改进与技术反哺 1) 深入一线客户场景,系统性调研并抽象共性需求与痛点,精准传递至产品研发团队; 2) 参与大模型及智能化产品的重大功能设计、定价策略、用户体验优化,确保产品在垂直行业保持领先; 3) 构建面向特定行业/场景的商业Benchmark,持续评估并推动模型能力边界拓展; 4) 识别模型在真实场景中的能力短板,主动发掘高质量数据合作机会,推动闭源模型与数据飞轮的正向循环。 4. 市场洞察与竞争分析 1) 持续跟踪AI大模型市场动态、竞争格局、技术路线及定价策略,输出竞对分析报告; 2) 快速捕捉行业热点与客户业务痛点,前瞻性挖掘高潜力应用场景,驱动新产品/新方案快速孵化与市场覆盖; 3) 将市场洞察转化为可执行的产品与解决方案策略,影响产研与前线团队高效协同落地。 5. 最佳实践沉淀与生态赋能 1) 在项目实践中总结标杆案例,沉淀可复用的解决方案模板、IaC(Infrastructure as Code)脚本、测试用例及标准化模块; 2) 输出GTM(Go-to-Market)材料,包括技术白皮书、解决方案手册、演示Demo等; 3) 联合生态伙伴共建联合解决方案,对销售团队、合作伙伴及开发者提供技术赋能与支持;