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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7684214229625555253

数据架构师(异构算力方向) - TikTok研发

未披露 · 杭州、深圳 · 字节跳动

主分类:数据工程与数据平台研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "job_title": "数据架构师(异构算力方向) - TikTok研发",
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        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "杭州、深圳",
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        "job_category": "大数据"AI生成
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        "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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        "degree": "本科及以上学历",
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        "responsibilities": "团队介绍:TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。 \n在这里, 有大牛带队与大家一同不断探索前沿, 突破想象空间。 在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。\n\n1、规划异构算力数据体系的整体架构,覆盖数据采集、建模、指标、归因、分析、预测、告警和决策支持;\n2、建立统一指标体系,贯通GPU卡量、算力利用率、显存、吞吐、任务排队、训练效率、推理时延、Token输入输出、缓存命中、单位Token成本及单位业务产出成本;\n3、设计从资源池、集群、机房、卡型到平台、模型、任务、租户和业务场景的多层数据模型,支持分钟级监控与长期趋势分析;\n4、建设训练和推理成本归因能力,将GPU时长、资源规格、调度损耗和Token消耗准确分摊到模型、项目、版本及业务链路;\n5、完成异构算力数据的全流程管理与价值落地:\n1)通过数据分析识别资源碎片、低利用率、容量错配、异常消耗、任务拥塞及Token浪费,并推动调度、平台或业务侧完成优化;\n2)建立容量预测和供需分析模型,为GPU采购、资源调拨、预算制定、峰值保障和模型上线提供量化依据;\n3)建设面向管理者、平台团队和业务团队的分层分析产品,包括核心看板、专题分析、诊断工具和自动化运营机制;\n4)制定指标口径、数据质量、血缘、权限与成本数据治理规范,确保关键数据可解释、可追溯、可审计;\n5)牵引跨团队数据项目,沉淀分析方法、技术方案与治理SOP,推动数据结论转化为可验证的资源收益。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历,计算机、数据科学、统计学相关专业,5年及以上数据架构、数据工程、数据分析或基础设施治理经验,主导过跨团队的数据体系建设;\n2、熟悉数据仓库、湖仓、实时计算、指标平台和数据治理,能够完成复杂主题域建模与分析架构设计;\n3、理解GPU基础设施和AI工作负载与大模型Token生命周期:\n1)熟悉训练、推理、调度、资源隔离、显存管理及集群容量等基本机制;\n2)能够分析上下文长度、输入输出Token、KV Cache、Batching、模型路由与推理成本之间的关系;\n4、具备扎实的SQL和数据分析能力,能够使用Python或同类工具完成建模、诊断和预测;\n5、能把复杂技术问题转化为清晰的指标、分析框架和决策建议,并推动相关团队共同落地,对数据质量和口径边界敏感,能够识别统计偏差、归因冲突。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "SQL",
            "数据分析",
            "数据治理",
            "架构设计",
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        "job_highlights": "未披露"
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        "contact_methods": [
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    "fulltext": "数据架构师(异构算力方向) - TikTok研发\n职位描述\n团队介绍:TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。 \n在这里, 有大牛带队与大家一同不断探索前沿, 突破想象空间。 在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。\n\n1、规划异构算力数据体系的整体架构,覆盖数据采集、建模、指标、归因、分析、预测、告警和决策支持;\n2、建立统一指标体系,贯通GPU卡量、算力利用率、显存、吞吐、任务排队、训练效率、推理时延、Token输入输出、缓存命中、单位Token成本及单位业务产出成本;\n3、设计从资源池、集群、机房、卡型到平台、模型、任务、租户和业务场景的多层数据模型,支持分钟级监控与长期趋势分析;\n4、建设训练和推理成本归因能力,将GPU时长、资源规格、调度损耗和Token消耗准确分摊到模型、项目、版本及业务链路;\n5、完成异构算力数据的全流程管理与价值落地:\n1)通过数据分析识别资源碎片、低利用率、容量错配、异常消耗、任务拥塞及Token浪费,并推动调度、平台或业务侧完成优化;\n2)建立容量预测和供需分析模型,为GPU采购、资源调拨、预算制定、峰值保障和模型上线提供量化依据;\n3)建设面向管理者、平台团队和业务团队的分层分析产品,包括核心看板、专题分析、诊断工具和自动化运营机制;\n4)制定指标口径、数据质量、血缘、权限与成本数据治理规范,确保关键数据可解释、可追溯、可审计;\n5)牵引跨团队数据项目,沉淀分析方法、技术方案与治理SOP,推动数据结论转化为可验证的资源收益。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历,计算机、数据科学、统计学相关专业,5年及以上数据架构、数据工程、数据分析或基础设施治理经验,主导过跨团队的数据体系建设;\n2、熟悉数据仓库、湖仓、实时计算、指标平台和数据治理,能够完成复杂主题域建模与分析架构设计;\n3、理解GPU基础设施和AI工作负载与大模型Token生命周期:\n1)熟悉训练、推理、调度、资源隔离、显存管理及集群容量等基本机制;\n2)能够分析上下文长度、输入输出Token、KV Cache、Batching、模型路由与推理成本之间的关系;\n4、具备扎实的SQL和数据分析能力,能够使用Python或同类工具完成建模、诊断和预测;\n5、能把复杂技术问题转化为清晰的指标、分析框架和决策建议,并推动相关团队共同落地,对数据质量和口径边界敏感,能够识别统计偏差、归因冲突。\n团队介绍:TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。 \n在这里, 有大牛带队与大家一同不断探索前沿, 突破想象空间。 在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。\n\n1、规划异构算力数据体系的整体架构,覆盖数据采集、建模、指标、归因、分析、预测、告警和决策支持;\n2、建立统一指标体系,贯通GPU卡量、算力利用率、显存、吞吐、任务排队、训练效率、推理时延、Token输入输出、缓存命中、单位Token成本及单位业务产出成本;\n3、设计从资源池、集群、机房、卡型到平台、模型、任务、租户和业务场景的多层数据模型,支持分钟级监控与长期趋势分析;\n4、建设训练和推理成本归因能力,将GPU时长、资源规格、调度损耗和Token消耗准确分摊到模型、项目、版本及业务链路;\n5、完成异构算力数据的全流程管理与价值落地:\n1)通过数据分析识别资源碎片、低利用率、容量错配、异常消耗、任务拥塞及Token浪费,并推动调度、平台或业务侧完成优化;\n2)建立容量预测和供需分析模型,为GPU采购、资源调拨、预算制定、峰值保障和模型上线提供量化依据;\n3)建设面向管理者、平台团队和业务团队的分层分析产品,包括核心看板、专题分析、诊断工具和自动化运营机制;\n4)制定指标口径、数据质量、血缘、权限与成本数据治理规范,确保关键数据可解释、可追溯、可审计;\n5)牵引跨团队数据项目,沉淀分析方法、技术方案与治理SOP,推动数据结论转化为可验证的资源收益。\n1、本科及以上学历,计算机、数据科学、统计学相关专业,5年及以上数据架构、数据工程、数据分析或基础设施治理经验,主导过跨团队的数据体系建设;\n2、熟悉数据仓库、湖仓、实时计算、指标平台和数据治理,能够完成复杂主题域建模与分析架构设计;\n3、理解GPU基础设施和AI工作负载与大模型Token生命周期:\n1)熟悉训练、推理、调度、资源隔离、显存管理及集群容量等基本机制;\n2)能够分析上下文长度、输入输出Token、KV Cache、Batching、模型路由与推理成本之间的关系;\n4、具备扎实的SQL和数据分析能力,能够使用Python或同类工具完成建模、诊断和预测;\n5、能把复杂技术问题转化为清晰的指标、分析框架和决策建议,并推动相关团队共同落地,对数据质量和口径边界敏感,能够识别统计偏差、归因冲突。",
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