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字节跳动测试开发工程师-Data AML

校招全职A139433A地点:北京状态:招聘

任职要求


1、2026届获得本科及以上学历,计算机、人工智能、信息安全等相关专业; 
2、热爱计算机科学和互联网技术,对软件质量保障工作有浓厚兴趣; 
3、扎实的数据结构算法基础;熟悉至少一门编程语言,包括但不仅限于:JavaOCCC++PythonGoPHP; 
4、熟悉常用的数据库,有一定的使用和设计能力,比如:MySQLRedisMongo等; 
5、加分项:有大数据的开发或测试经验,熟悉HadoopSparkFlink的使用和测试; 
6、加分项:熟练使用DockerK8s等。

工作职责


团队介绍:Data AML是字节跳动的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外,AML还在AI for Science,科学计算等领域做一些前沿研究。

1、深度参与火山引擎业务的平台项目,协同产品和研发团队高质量交付产品;
2、参与项目产品的架构和代码评审工作,推进系统的可测性和稳定性建设;
3、进行测试工具、测试技术、测试平台、产品研发测试过程等方面的建设和创新工作,提升测试效率;
4、探索系统不同层面的自动化测试手段,给测试工程师带来更多测试能力和便捷的测试方法。
包括英文材料
学历+
数据结构+
算法+
Java+
Objective-C+
C+
C+++
Python+
Go+
PHP+
MySQL+
Redis+
MongoDB+
大数据+
Hadoop+
Spark+
Docker+
Kubernetes+
相关职位

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社招3年以上A181440A

1、主导或参与机器人相关仿真/训练/AIGC/渲染中一个或多个方向的技术架构设计与开发,与产品协作实现业务目标; 2、与产品//销售/市场团队紧密协作,制定技术方案并推动落地,持续优化系统架构与用户体验; 3、独立完成项目需要的系统分析、设计,编码,测试和上线部署任务,确保项目的进度、质量和稳定性要求; 4、有一定的技术前瞻性,可以对平台演进中的技术需求(如机器人仿真数据生产加速)进行预研和设计,满足对各项业务场景的客户需求。

更新于 2025-04-03
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实习A253535

ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:Data AML是字节跳动公司的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外,AML还在AI for Science,科学计算等领域做一些前沿研究。 1、深度参与火山引擎业务的平台项目, 协同产品和研发团队高质量交付产品; 2、负责质量体系规划和建设,设计自动化测试方案,维护自动化框架稳定; 3、负责开发效率工具和保证技术项目质量; 4、参与项目产品的架构和代码评审工作,推进系统的可测性和稳定性建设; 5、进行测试工具、测试技术、测试平台、产品研发测试过程等方面的建设和创新工作,提升测试效率; 6、探索系统不同层面的自动化测试手段,给测试工程师带来更多测试能力和便捷的测试方法。

更新于 2025-02-17
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实习A79845

ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:Data AML是字节跳动公司的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外,AML还在AI for Science,科学计算等领域做一些前沿研究。 1、深度参与火山引擎业务的平台项目, 协同产品和研发团队高质量交付产品; 2、负责质量体系规划和建设,设计自动化测试方案,维护自动化框架稳定; 3、负责开发效率工具和保证技术项目质量; 4、参与项目产品的架构和代码评审工作,推进系统的可测性和稳定性建设; 5、进行测试工具、测试技术、测试平台、产品研发测试过程等方面的建设和创新工作,提升测试效率; 6、探索系统不同层面的自动化测试手段,给测试工程师带来更多测试能力和便捷的测试方法。

更新于 2025-02-17
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社招5年以上A62353A

1、负责团队机器学习/深度学习业务系统的前端架构设计、精准技术选型以及完善技术方案的制定,确保架构能够支撑产品的高并发、高性能需求; 2、主导前端工程化建设,涵盖性能优化、构建系统、发布流程等关键基础设施建设,并统筹管理相关工作推进,保障业务产品前端开发的高效与稳定; 3、带领团队全力攻克技术难题,针对不同业务产品的特点制定并强力推行前端开发规范和最佳实践,提升团队整体技术产出质量,满足算法工程师在Reckon平台调试算法和模型以及部署上线的前端交互需求; 4、积极推动跨团队技术合作,与算法团队、产品团队紧密配合,深度参与重要技术决策,为各团队提供专业的技术咨询,促进技术协同发展,助力RTC、Pitaya等基于MLX上层应用的前端技术实现; 5、密切关注前端技术发展趋势,组织进行技术预研和创新实践,并在团队内有效进行技术分享,保持团队技术先进性,以适应不断迭代的机器学习业务和产品需求。

更新于 2025-06-13