主分类：AI训练推理与计算优化
辅助：生产运维与可靠性工程（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "机器学习系统SRE工程实习生-Seed大模型人才实习",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "运维"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "2028届及以后本科及以上学历在读",
"language": "5、具备良好的英语阅读能力，能够快速阅读技术文档、跟进前沿技术动态",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。\n\n1、参与大规模生成式AI（LLM、文生图、文生视频等）训练系统与异构推理系统的辅助开发、测试与维护，协助解决系统稳定性、性能优化相关基础问题；\n2、协助设计并优化资源调度体系，参与调度策略的落地与验证，学习提升资源利用率、优化调度效率的核心方法，支撑多类型AI任务的精细化管理；\n3、参与大规模高速网络（RDMA）、异构算力集群（GPU/国产算力）的部署、运维与监控，学习集群拓扑规划、网络带宽优化、算力资源管理的相关技术；\n4、协助高性能存储系统的选型、测试与运维，了解存储IO性能优化、数据可靠性保障的核心逻辑，适配大规模AI训练与推理的数据存取需求；\n5、参与训推算力并池混部、离线推理算力提效相关项目的辅助开发，学习算力运营、成本管控的基础方法，沉淀技术实践经验；\n6、协助搭建训推全链路的监控、告警体系，参与生产环境简单技术问题的排查与处理，培养故障分析与解决能力；\n7、对接算法、业务团队，学习输出MLOps相关技术文档，参与工程化最佳实践的沉淀，推动团队技术知识的传承与分享。",
"requirements_text": "1、2028届及以后本科及以上学历在读，计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业优先；\n2、掌握Python/Go/Shell中至少一种编程语言，具备扎实的编程基础，能够独立完成简单的自动化脚本开发；\n3、了解Linux操作系统基础，熟悉常用的Linux命令，具备基础的Linux环境开发与运维意识；\n4、对机器学习系统、容器化技术（Docker/Kubernetes）、高速网络（RDMA）、分布式存储等任一领域有一定了解或浓厚兴趣，愿意深入学习；\n5、具备良好的学习能力、逻辑思维能力和问题分析能力，能够快速接收新知识、适应技术节奏；\n6、具备强烈的责任心、自驱力和团队协作精神，善于沟通表达，愿意主动探索AI工程化领域的前沿技术。\n\n加分项：\n1、了解LLM、文生图等生成式AI模型的基本原理，有相关模型训练、部署的课程实践或个人项目经验；\n2、熟悉Kubernetes生态，有容器编排、集群管理的基础实践经验（如校园项目、课程设计）；\n3、了解分布式系统、高速网络（RDMA）或高性能存储的基本原理，有相关技术调研或实践经历；\n4、参与过AI相关竞赛、开源项目，或有技术博客、代码仓库（如GitHub）可展示；\n5、具备良好的英语阅读能力，能够快速阅读技术文档、跟进前沿技术动态。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Linux",
"Docker",
"Kubernetes",
"机器学习",
"分布式系统",
"模型训练",
"团队协作",
"沟通表达",
"逻辑思维",
"学习能力",
"分析能力",
"Go"
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"preferred_qualifications": "1、2028届及以后本科及以上学历在读，计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业优先；加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"posting": {
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"fulltext": "机器学习系统SRE工程实习生-Seed大模型人才实习\n职位描述\n团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。\n\n1、参与大规模生成式AI（LLM、文生图、文生视频等）训练系统与异构推理系统的辅助开发、测试与维护，协助解决系统稳定性、性能优化相关基础问题；\n2、协助设计并优化资源调度体系，参与调度策略的落地与验证，学习提升资源利用率、优化调度效率的核心方法，支撑多类型AI任务的精细化管理；\n3、参与大规模高速网络（RDMA）、异构算力集群（GPU/国产算力）的部署、运维与监控，学习集群拓扑规划、网络带宽优化、算力资源管理的相关技术；\n4、协助高性能存储系统的选型、测试与运维，了解存储IO性能优化、数据可靠性保障的核心逻辑，适配大规模AI训练与推理的数据存取需求；\n5、参与训推算力并池混部、离线推理算力提效相关项目的辅助开发，学习算力运营、成本管控的基础方法，沉淀技术实践经验；\n6、协助搭建训推全链路的监控、告警体系，参与生产环境简单技术问题的排查与处理，培养故障分析与解决能力；\n7、对接算法、业务团队，学习输出MLOps相关技术文档，参与工程化最佳实践的沉淀，推动团队技术知识的传承与分享。\n\n职位要求\n1、2028届及以后本科及以上学历在读，计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业优先；\n2、掌握Python/Go/Shell中至少一种编程语言，具备扎实的编程基础，能够独立完成简单的自动化脚本开发；\n3、了解Linux操作系统基础，熟悉常用的Linux命令，具备基础的Linux环境开发与运维意识；\n4、对机器学习系统、容器化技术（Docker/Kubernetes）、高速网络（RDMA）、分布式存储等任一领域有一定了解或浓厚兴趣，愿意深入学习；\n5、具备良好的学习能力、逻辑思维能力和问题分析能力，能够快速接收新知识、适应技术节奏；\n6、具备强烈的责任心、自驱力和团队协作精神，善于沟通表达，愿意主动探索AI工程化领域的前沿技术。\n\n加分项：\n1、了解LLM、文生图等生成式AI模型的基本原理，有相关模型训练、部署的课程实践或个人项目经验；\n2、熟悉Kubernetes生态，有容器编排、集群管理的基础实践经验（如校园项目、课程设计）；\n3、了解分布式系统、高速网络（RDMA）或高性能存储的基本原理，有相关技术调研或实践经历；\n4、参与过AI相关竞赛、开源项目，或有技术博客、代码仓库（如GitHub）可展示；\n5、具备良好的英语阅读能力，能够快速阅读技术文档、跟进前沿技术动态。\n团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。\n\n1、参与大规模生成式AI（LLM、文生图、文生视频等）训练系统与异构推理系统的辅助开发、测试与维护，协助解决系统稳定性、性能优化相关基础问题；\n2、协助设计并优化资源调度体系，参与调度策略的落地与验证，学习提升资源利用率、优化调度效率的核心方法，支撑多类型AI任务的精细化管理；\n3、参与大规模高速网络（RDMA）、异构算力集群（GPU/国产算力）的部署、运维与监控，学习集群拓扑规划、网络带宽优化、算力资源管理的相关技术；\n4、协助高性能存储系统的选型、测试与运维，了解存储IO性能优化、数据可靠性保障的核心逻辑，适配大规模AI训练与推理的数据存取需求；\n5、参与训推算力并池混部、离线推理算力提效相关项目的辅助开发，学习算力运营、成本管控的基础方法，沉淀技术实践经验；\n6、协助搭建训推全链路的监控、告警体系，参与生产环境简单技术问题的排查与处理，培养故障分析与解决能力；\n7、对接算法、业务团队，学习输出MLOps相关技术文档，参与工程化最佳实践的沉淀，推动团队技术知识的传承与分享。\n1、2028届及以后本科及以上学历在读，计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业优先；\n2、掌握Python/Go/Shell中至少一种编程语言，具备扎实的编程基础，能够独立完成简单的自动化脚本开发；\n3、了解Linux操作系统基础，熟悉常用的Linux命令，具备基础的Linux环境开发与运维意识；\n4、对机器学习系统、容器化技术（Docker/Kubernetes）、高速网络（RDMA）、分布式存储等任一领域有一定了解或浓厚兴趣，愿意深入学习；\n5、具备良好的学习能力、逻辑思维能力和问题分析能力，能够快速接收新知识、适应技术节奏；\n6、具备强烈的责任心、自驱力和团队协作精神，善于沟通表达，愿意主动探索AI工程化领域的前沿技术。\n\n加分项：\n1、了解LLM、文生图等生成式AI模型的基本原理，有相关模型训练、部署的课程实践或个人项目经验；\n2、熟悉Kubernetes生态，有容器编排、集群管理的基础实践经验（如校园项目、课程设计）；\n3、了解分布式系统、高速网络（RDMA）或高性能存储的基本原理，有相关技术调研或实践经历；\n4、参与过AI相关竞赛、开源项目，或有技术博客、代码仓库（如GitHub）可展示；\n5、具备良好的英语阅读能力，能够快速阅读技术文档、跟进前沿技术动态。",
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