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）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI应用平台研发工程师-TikTok Shop",
"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": "后端"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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"responsibilities": "1、负责大模型、AIGC服务链路和应用平台的开发，支撑相关业务的生产与高效迭代；\n2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等，并推动落地到业务中；\n3、负责大规模样本数据的管理、标注、预处理、存储等能力建设，提供训练和推理使用的基础设施保障；\n4、构建适合电商场景的AI应用Workflow编排框架和平台，方便电商各业务搭建AI应用链路；\n5、负责电商GPU资源管理和优化调度，并建设管理工具平台，优化GPU管理效率，提升资源池整体利用率；\n6、探索业界前沿的深度学习相关技术，持续提升平台能力、降低研发与算法的使用成本。",
"requirements_text": "1、对语言LLM/VLM/AIGC等多种模型、智能代理Agent技术、RAG技术、AutoPrompt技术有一定的使用经验；\n2、对大模型的部署流程有基本的了解和认识；\n3、具备熟练的Python/Go语言编程能力和良好的编程习惯和代码管理能力；\n4、参与开发和优化大模型的自动评估技术，以提升模型的易用性和性能表现；\n5、熟悉服务端基础技术，包括但不限于Ray、消息队列、ES等，能够高效地进行后端服务的开发与维护；\n6、了解并能够使用常见的深度学习框架如PyTorch以及vLLM等，进行模型的推理和部署；需要具备良好的沟通技巧，能够与业务团队有效沟通，理解业务需求，并将其转化为技术实现。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"深度学习",
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"fulltext": "AI应用平台研发工程师-TikTok Shop\n职位描述\n1、负责大模型、AIGC服务链路和应用平台的开发，支撑相关业务的生产与高效迭代；\n2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等，并推动落地到业务中；\n3、负责大规模样本数据的管理、标注、预处理、存储等能力建设，提供训练和推理使用的基础设施保障；\n4、构建适合电商场景的AI应用Workflow编排框架和平台，方便电商各业务搭建AI应用链路；\n5、负责电商GPU资源管理和优化调度，并建设管理工具平台，优化GPU管理效率，提升资源池整体利用率；\n6、探索业界前沿的深度学习相关技术，持续提升平台能力、降低研发与算法的使用成本。\n\n职位要求\n1、对语言LLM/VLM/AIGC等多种模型、智能代理Agent技术、RAG技术、AutoPrompt技术有一定的使用经验；\n2、对大模型的部署流程有基本的了解和认识；\n3、具备熟练的Python/Go语言编程能力和良好的编程习惯和代码管理能力；\n4、参与开发和优化大模型的自动评估技术，以提升模型的易用性和性能表现；\n5、熟悉服务端基础技术，包括但不限于Ray、消息队列、ES等，能够高效地进行后端服务的开发与维护；\n6、了解并能够使用常见的深度学习框架如PyTorch以及vLLM等，进行模型的推理和部署；需要具备良好的沟通技巧，能够与业务团队有效沟通，理解业务需求，并将其转化为技术实现。\n1、负责大模型、AIGC服务链路和应用平台的开发，支撑相关业务的生产与高效迭代；\n2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等，并推动落地到业务中；\n3、负责大规模样本数据的管理、标注、预处理、存储等能力建设，提供训练和推理使用的基础设施保障；\n4、构建适合电商场景的AI应用Workflow编排框架和平台，方便电商各业务搭建AI应用链路；\n5、负责电商GPU资源管理和优化调度，并建设管理工具平台，优化GPU管理效率，提升资源池整体利用率；\n6、探索业界前沿的深度学习相关技术，持续提升平台能力、降低研发与算法的使用成本。\n1、对语言LLM/VLM/AIGC等多种模型、智能代理Agent技术、RAG技术、AutoPrompt技术有一定的使用经验；\n2、对大模型的部署流程有基本的了解和认识；\n3、具备熟练的Python/Go语言编程能力和良好的编程习惯和代码管理能力；\n4、参与开发和优化大模型的自动评估技术，以提升模型的易用性和性能表现；\n5、熟悉服务端基础技术，包括但不限于Ray、消息队列、ES等，能够高效地进行后端服务的开发与维护；\n6、了解并能够使用常见的深度学习框架如PyTorch以及vLLM等，进行模型的推理和部署；需要具备良好的沟通技巧，能够与业务团队有效沟通，理解业务需求，并将其转化为技术实现。",
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