主分类：软件测试与质量工程
辅助：AI模型评测工程（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": "高级测试开发工程师-Seed",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "测试"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",
"company_website": "bytedance.com",
"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责Seed Infra、联网、平台、模型变更等方向的质量保障、测试技术、工具创新；\n2、能够快速熟悉模型训推系统、推理框架，并对模型变更制定测试实施方案，进行质量和风险控制；\n3、借助AI能力，提升测试/评测效率，落地自动化机制，持续推进模型迭代效率提升；\n4、营造良好的质量氛围，提升研发团队的质量意识，不断推动质量的建设。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机相关专业，熟悉至少一门编程语言，包括但不限于：Golang/Java/Python等；\n2、熟悉Kubernetes、Docker等容器化技术；\n3、熟悉大模型相关技术，包括但不限于：推理（vLLM、TensorRT-LLM、SGLang等）、机器学习框架（TensorFlow/PyTorch等）；\n4、理解GPU硬件架构和软件栈（CUDA，cuDNN），具备模型压测和性能分析经验者优先；\n5、熟悉常用的模型训练和推理加速技术，如并行机制（DP、TP、PP）、投机采样、KV Cache等优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Golang",
"Docker",
"Kubernetes",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"机器学习",
"模型训练",
"Go",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "4、理解GPU硬件架构和软件栈（CUDA，cuDNN），具备模型压测和性能分析经验者优先；5、熟悉常用的模型训练和推理加速技术，如并行机制（DP、TP、PP）、投机采样、KV Cache等优先",
"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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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "高级测试开发工程师-Seed\n职位描述\n1、负责Seed Infra、联网、平台、模型变更等方向的质量保障、测试技术、工具创新；\n2、能够快速熟悉模型训推系统、推理框架，并对模型变更制定测试实施方案，进行质量和风险控制；\n3、借助AI能力，提升测试/评测效率，落地自动化机制，持续推进模型迭代效率提升；\n4、营造良好的质量氛围，提升研发团队的质量意识，不断推动质量的建设。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机相关专业，熟悉至少一门编程语言，包括但不限于：Golang/Java/Python等；\n2、熟悉Kubernetes、Docker等容器化技术；\n3、熟悉大模型相关技术，包括但不限于：推理（vLLM、TensorRT-LLM、SGLang等）、机器学习框架（TensorFlow/PyTorch等）；\n4、理解GPU硬件架构和软件栈（CUDA，cuDNN），具备模型压测和性能分析经验者优先；\n5、熟悉常用的模型训练和推理加速技术，如并行机制（DP、TP、PP）、投机采样、KV Cache等优先。\n1、负责Seed Infra、联网、平台、模型变更等方向的质量保障、测试技术、工具创新；\n2、能够快速熟悉模型训推系统、推理框架，并对模型变更制定测试实施方案，进行质量和风险控制；\n3、借助AI能力，提升测试/评测效率，落地自动化机制，持续推进模型迭代效率提升；\n4、营造良好的质量氛围，提升研发团队的质量意识，不断推动质量的建设。\n1、本科及以上学历，计算机相关专业，熟悉至少一门编程语言，包括但不限于：Golang/Java/Python等；\n2、熟悉Kubernetes、Docker等容器化技术；\n3、熟悉大模型相关技术，包括但不限于：推理（vLLM、TensorRT-LLM、SGLang等）、机器学习框架（TensorFlow/PyTorch等）；\n4、理解GPU硬件架构和软件栈（CUDA，cuDNN），具备模型压测和性能分析经验者优先；\n5、熟悉常用的模型训练和推理加速技术，如并行机制（DP、TP、PP）、投机采样、KV Cache等优先。",
"standard_classification": {
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