主分类：售前解决方案
辅助：云基础设施与系统软件研发（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI Agent产品解决方案负责人-基础设施",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
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"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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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、AI云原生解决方案设计：\n1）结合客户AI工作流（如大模型训练/推理、自动驾驶仿真、视频分析等），设计基于IaaS的云原生架构方案，优化模型训练/推理的性能、成本与可靠性；\n2）主导AI专用加速方案（如混合精度训练、模型量化、分布式推理）的架构选型与落地，推动框架层与基础设施层的协同优化；\n2、客户需求分析与价值传递：\n1）深入调研客户AI应用场景，提炼核心痛点（如训练周期长、推理延迟高、资源成本高等）；\n2）通过技术白皮书、架构设计图、POC验证等方式，向客户展示IaaS平台在AI场景下的性能优势（如训练速度提升、推理成本降低等）；\n3、跨团队协作与生态整合：\n1）与研发团队协同定义技术实现路径，推动算子优化、框架适配等需求落地；\n2）联合产品经理规划解决方案路标，确保技术方案与商业策略对齐；\n3）整合ISV、AI框架社区资源，构建AI云原生解决方案生态；\n4、行业趋势与竞争分析：\n1）跟踪AI云原生技术发展（如Kubernetes原生AI、推理加速），输出行业洞察报告；\n2）对标市场AI云服务，制定差异化竞争策略。",
"requirements_text": "1、专业背景：\n1）本科及以上学历，计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业；\n2）有AI解决方案交付或云原生架构设计案例；\n2、技术技能：\n1）熟悉主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Dynamo）的技术原理与性能瓶颈；\n2）理解云原生技术栈（Kubernetes/Docker/Service Mesh）的架构设计逻辑；\n3）掌握AI性能分析工具（如Profiler、TensorBoard等）及优化方法论（如模型压缩、PD分离等）；\n3、软技能：\n1）具备技术方案产品化能力，能将复杂技术转化为客户可感知的价值（如成本、速度、稳定性）；\n2）优秀的管理能力和跨团队沟通能力，能协调研发、产品、客户多方资源推动项目落地。",
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"fulltext": "AI Agent产品解决方案负责人-基础设施\n职位描述\n1、AI云原生解决方案设计：\n1）结合客户AI工作流（如大模型训练/推理、自动驾驶仿真、视频分析等），设计基于IaaS的云原生架构方案，优化模型训练/推理的性能、成本与可靠性；\n2）主导AI专用加速方案（如混合精度训练、模型量化、分布式推理）的架构选型与落地，推动框架层与基础设施层的协同优化；\n2、客户需求分析与价值传递：\n1）深入调研客户AI应用场景，提炼核心痛点（如训练周期长、推理延迟高、资源成本高等）；\n2）通过技术白皮书、架构设计图、POC验证等方式，向客户展示IaaS平台在AI场景下的性能优势（如训练速度提升、推理成本降低等）；\n3、跨团队协作与生态整合：\n1）与研发团队协同定义技术实现路径，推动算子优化、框架适配等需求落地；\n2）联合产品经理规划解决方案路标，确保技术方案与商业策略对齐；\n3）整合ISV、AI框架社区资源，构建AI云原生解决方案生态；\n4、行业趋势与竞争分析：\n1）跟踪AI云原生技术发展（如Kubernetes原生AI、推理加速），输出行业洞察报告；\n2）对标市场AI云服务，制定差异化竞争策略。\n\n职位要求\n1、专业背景：\n1）本科及以上学历，计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业；\n2）有AI解决方案交付或云原生架构设计案例；\n2、技术技能：\n1）熟悉主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Dynamo）的技术原理与性能瓶颈；\n2）理解云原生技术栈（Kubernetes/Docker/Service Mesh）的架构设计逻辑；\n3）掌握AI性能分析工具（如Profiler、TensorBoard等）及优化方法论（如模型压缩、PD分离等）；\n3、软技能：\n1）具备技术方案产品化能力，能将复杂技术转化为客户可感知的价值（如成本、速度、稳定性）；\n2）优秀的管理能力和跨团队沟通能力，能协调研发、产品、客户多方资源推动项目落地。\n1、AI云原生解决方案设计：\n1）结合客户AI工作流（如大模型训练/推理、自动驾驶仿真、视频分析等），设计基于IaaS的云原生架构方案，优化模型训练/推理的性能、成本与可靠性；\n2）主导AI专用加速方案（如混合精度训练、模型量化、分布式推理）的架构选型与落地，推动框架层与基础设施层的协同优化；\n2、客户需求分析与价值传递：\n1）深入调研客户AI应用场景，提炼核心痛点（如训练周期长、推理延迟高、资源成本高等）；\n2）通过技术白皮书、架构设计图、POC验证等方式，向客户展示IaaS平台在AI场景下的性能优势（如训练速度提升、推理成本降低等）；\n3、跨团队协作与生态整合：\n1）与研发团队协同定义技术实现路径，推动算子优化、框架适配等需求落地；\n2）联合产品经理规划解决方案路标，确保技术方案与商业策略对齐；\n3）整合ISV、AI框架社区资源，构建AI云原生解决方案生态；\n4、行业趋势与竞争分析：\n1）跟踪AI云原生技术发展（如Kubernetes原生AI、推理加速），输出行业洞察报告；\n2）对标市场AI云服务，制定差异化竞争策略。\n1、专业背景：\n1）本科及以上学历，计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业；\n2）有AI解决方案交付或云原生架构设计案例；\n2、技术技能：\n1）熟悉主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Dynamo）的技术原理与性能瓶颈；\n2）理解云原生技术栈（Kubernetes/Docker/Service Mesh）的架构设计逻辑；\n3）掌握AI性能分析工具（如Profiler、TensorBoard等）及优化方法论（如模型压缩、PD分离等）；\n3、软技能：\n1）具备技术方案产品化能力，能将复杂技术转化为客户可感知的价值（如成本、速度、稳定性）；\n2）优秀的管理能力和跨团队沟通能力，能协调研发、产品、客户多方资源推动项目落地。",
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