主分类：AI应用开发（非Agent）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型应用架构工程师-Seed",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "机器学习"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",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、负责LLM在To C应用落地，提供多Tool（联网、文件识别、代码沙盒等）与多模型的动态编排能力，不断优化架构可扩展性，帮助豆包、猫箱等业务不断快速增长；\n2、与不同LLM算法同学紧密协作，探索复杂服务能力，如WebGPT、Function Call、Agents、AssistantAPI、图像/语音多模态等，追进前沿的研究成果；\n3、设计并实施全流式通信的LLM应用架构，与国内最大规模的LLM高性能推理服务联动实现端到端最佳的性能和资源能效，不断提升高并发高吞吐在线系统的健壮性。",
"requirements_text": "1、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python、Java、Go中的1~2门，扎实的编程能力，优秀的设计和代码能力；\n2、对在线架构有丰富的经验和广阔的视野，有对话系统、搜广推推荐系统、大规模机器学习系统经验优先；\n3、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神，具备优秀的复杂问题拆解能力；\n4、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。\n\n加分项：\n1、熟悉机器学习、MLSYS基础知识，了解LLM架构原理，有模型能力在业务落地经验；\n2、ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder等比赛获奖；\n3、分布式系统设计优化经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Linux",
"机器学习",
"分布式系统",
"团队协作",
"沟通能力",
"解决问题",
"学习能力"
],
"preferred_qualifications": "2、对在线架构有丰富的经验和广阔的视野，有对话系统、搜广推推荐系统、大规模机器学习系统经验优先；加分项：",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7372045569144310054/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7372045569144310054",
"post_date": "2024-05-23",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7372045569144310054/detail"
},
"fulltext": "大模型应用架构工程师-Seed\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、负责LLM在To C应用落地，提供多Tool（联网、文件识别、代码沙盒等）与多模型的动态编排能力，不断优化架构可扩展性，帮助豆包、猫箱等业务不断快速增长；\n2、与不同LLM算法同学紧密协作，探索复杂服务能力，如WebGPT、Function Call、Agents、AssistantAPI、图像/语音多模态等，追进前沿的研究成果；\n3、设计并实施全流式通信的LLM应用架构，与国内最大规模的LLM高性能推理服务联动实现端到端最佳的性能和资源能效，不断提升高并发高吞吐在线系统的健壮性。\n\n职位要求\n1、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python、Java、Go中的1~2门，扎实的编程能力，优秀的设计和代码能力；\n2、对在线架构有丰富的经验和广阔的视野，有对话系统、搜广推推荐系统、大规模机器学习系统经验优先；\n3、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神，具备优秀的复杂问题拆解能力；\n4、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。\n\n加分项：\n1、熟悉机器学习、MLSYS基础知识，了解LLM架构原理，有模型能力在业务落地经验；\n2、ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder等比赛获奖；\n3、分布式系统设计优化经验。\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、负责LLM在To C应用落地，提供多Tool（联网、文件识别、代码沙盒等）与多模型的动态编排能力，不断优化架构可扩展性，帮助豆包、猫箱等业务不断快速增长；\n2、与不同LLM算法同学紧密协作，探索复杂服务能力，如WebGPT、Function Call、Agents、AssistantAPI、图像/语音多模态等，追进前沿的研究成果；\n3、设计并实施全流式通信的LLM应用架构，与国内最大规模的LLM高性能推理服务联动实现端到端最佳的性能和资源能效，不断提升高并发高吞吐在线系统的健壮性。\n1、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python、Java、Go中的1~2门，扎实的编程能力，优秀的设计和代码能力；\n2、对在线架构有丰富的经验和广阔的视野，有对话系统、搜广推推荐系统、大规模机器学习系统经验优先；\n3、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神，具备优秀的复杂问题拆解能力；\n4、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。\n\n加分项：\n1、熟悉机器学习、MLSYS基础知识，了解LLM架构原理，有模型能力在业务落地经验；\n2、ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder等比赛获奖；\n3、分布式系统设计优化经验。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T008",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}