字节跳动平台研发Leader（基础服务方向）-Flow
任职要求
1、具备良好的大规模资源成本运营、资源保障、GPU使用优化经验； 2、精通Python及1种主流语言（Java/Go/C++）栈，包括对应语言栈工具生态、架构设计；精通复杂业务场景的架构设计、抽象、治理类经验，对成本/GPU优化有成熟经验；掌握大模型的基本原理，理解预训练、SFT、RL等核心流程，对相关数…
工作职责
团队介绍：团队致力于打造AI时代下的下一代数据服务。如你对技术怀有极致追求，对AI数据服务与产品开发充满激情，我们诚邀你加入我们的团队。你将有机会与产品和应用开发团队紧密合作，共同推动技术的创新与发展，致力于塑造行业领先的AI数据服务。 1、对字节跳动大模型基础服务建设工作负责，包括外部模型接入（AI网关）、模型训练、标注、评测工具（Tool-Use）等关键能力的技术、平台规划、迭代、运维工作； 2、对AIDP团队的横向架构演进负责，包括效能、成本（GPU建设）、架构治理等，对打造AI Native型组织的研发范式建设负责，建设、推进AI Coding能力在AIDP的落地，形成最佳实践； 3、对AI Data的前沿、探索性工作的工程能力负责（如具身智能、3D等），建设数据采集、管理、加工合成等相关能力； 4、负责团队招聘、培养与绩效管理，搭建高质量人才梯队，持续提升团队对大模型业务各场景的赋能效果。
我们正在寻找一位具备平台化思维、系统架构能力和团队管理经验的 AI平台研发 Leader，负责企业级 AI 平台的整体技术规划、架构设计和团队建设，打造类似 Dify、OpenClaw 、CoWork的AI 平台能力。你将负责 AI 平台从 0 到 1、从 1 到 N 的建设，带领团队构建Agent生成、Agent部署、Agent调优、模型接入、模型训练、模型部署、AI网关、推理优化、RAG等核心能力，支撑内部员工和团队快速构建基于大模型的应用、工作流和智能体系统。岗位职责平台架构规划： 负责 AI 应用开发平台的整体技术架构设计，规划平台核心模块、系统边界、技术路线和演进方向。带团队拿结果： 负责 AI 平台研发团队的技术管理、任务拆解、人员培养和研发效率提升，推动团队持续交付高质量平台能力。AI平台建设：带领团队建设具备高性能、高可用、高扩展性、高安全性的AI平台。AI Infra 建设： 负责模型推理、训练保障、推理优化、模型服务化、资源调度等 AI Infra 能力建设，提升平台性能、稳定性和成本效率。跨团队项目推进： 与产品、算法、业务、运维、安全等团队协作，推动复杂平台项目落地，支撑多业务场景规模化接入。技术预研与平台演进： 持续跟踪大模型、Agent、RAG、MCP、推理优化等方向的前沿技术，判断技术价值并推动工程化落地。
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027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：App Infra是字节跳动面向应用的基建中台部门，以App侧性能/稳定性深度优化为基础，结合LLM、Agent、生成式推荐模型等前沿技术，为字节跳动旗下的核心应用提供终端+平台的解决方案。于下层，结合操作系统、虚拟机、工具链、编译器等技术，建设了稳定性、流畅性、电量在内全链路的监控体系和调试分析工具；于上层，则结合端侧特征工程、深度学习模型/决策树模型/SLM训练等基建，围绕搜索/推荐/广告/直播/电商等场景，建设了云端协同推荐、品质体验优化等端智能解决方案。如果你热爱挑战底层技术、追求极致优化，又渴望把AI转化为千万用户感受得到的流畅与智能——欢迎加入，和我们一起打造下一代移动体验！ 1、参与字节跳动亿级DAU产品端智能服务端研发，建设高可用、高并发服务架构，保障业务链路稳定； 2、参与大模型端云协同方案的探索，优化资源调度，协同移动研发工程师完成业务落地； 3、通过Agent技术实现解决方案自动化迭代，覆盖特征工程、模型训练、策略优化、部署观测的完整流程。
阿里巴巴智能信息事业群，聚焦AI在信息服务赛道的创新应用，从工具到服务，持续为用户提供高效、智能的AI应用。智能信息事业群核心产品为夸克、通义、UC浏览器、书旗小说、超级汇川等，以多产品矩阵，覆盖横跨各年龄段的7亿+用户人群，服务超10万+客户。 负责智能信息基础技术平台系统相关研发，包括不限于以下方向： 1、构建高效可靠的云原生容器平台、提出资源优化模型以提升业务资源效率、参与机器学习工程平台的建设和优化，以及运用技术和标准化方案确保平台服务的稳定性和可维护性。 2、负责开发和优化大模型应用开发框架，创造高效的搜索应用解决方案，并深度参与智能信息系统的基础架构与组件开发，以确保技术的高效集成与实际落地。 3、开发和优化搜索引擎，高并发检索、大数据分布式存储及流批计算等系统，深入搜索业务需求设计实现解决方案，不断提高业务性能、系统稳定性，提升系统效率和成本效益。 4、开发和优化推荐引擎、模型预测和向量检索等基础系统，深入参与信息流推荐业务以实现业务需求，同时基于业务洞察设计新平台或改进现有系统，提升系统效率和成本效益。 5、开发和优化实验平台与系统，紧跟AB测试技术前沿，为业务提供精准的实验设计和分析、优化关键指标，并应用算法提高业务参数寻优的效果和效率。 6、具备数理统计基础，在数据科学、数据分析方向有经验者优先。
负责云计算和大数据基础技术研发，包括但不限于以下方向： 1. 云原生基础设施技术，包括研发面向百万级服务器的应用容器网络、面向AI超算的100G/200G/400G大规模高性能网络及通信基础设施建设，面向电商、AI、大数据等核心互联网应用场景的高性能计算、存储服务器研发、数据中心，以及构建超大规模的基础设施智能化集群管理和运维系统（例如研发运维平台、资源调度、监控报警、AIOPS等技术方向)； 2. 系统软件研发，包括操作系统/内核、JVM、编译器、Docker/安全容器、ETCD/Zookeeper分布式协调系统、网络&存储虚拟化等技术方向； 3. 负责阿里巴巴中间件产品的研发与维护，包括但不限于服务、消息、缓存、数据库、微服务框架等；负责 AI /高性能计算所需要的高性能分布式通信框架；负责阿里巴巴全局高可用产品的研发与维护，包括但不限于单元化架构、容灾、快恢、演练等；负责不断提升应用运行时的研发效率和分析诊断效率；探索 Serverless、AIGC 等新场景下的解决方案； 4. MySQL、Postgre SQL、MongoDB、Redis、HBase等开源数据库内核的改进，TDDL等分布式数据库中间件研发及大规模集群运维平台建设； 5. 参与大型技术平台的开发和维护，完成从需求到设计、开发和上线等整个项目周期内的工作。