主分类：AI训练推理与计算优化
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": "大模型平台研发工程师-国际化（北京/上海）",
"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",
"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": {
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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、负责一站式模型全生命周期管理平台的设计与搭建，涵盖从模型训练、评估、版本控制到在线部署、监控的完整闭环，提升模型研发与运维效率；\n2、主导模型服务网关与资源调度体系建设，实现异构计算资源的自动调度、统一推理接口与高并发负载均衡，并建立全面的服务健康监测与自愈机制；\n3、设计与实现模型自动化迭代工作流系统，集成自动触发评估、数据回流、策略比对与智能发布流程，推动模型在风控策略中形成数据驱动的持续优化闭环；\n4、保障平台的高可用与可扩展性，设计并实施容灾、降级方案，支撑日均亿级任务稳定运行，并持续优化系统性能与资源利用率。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机相关专业；\n2、扎实的数据结构、设计模式与算法功底；追求高可用、可扩展、可观测的架构设计与优雅代码；\n3、熟悉分布式系统常用组件与实践：数据存储、缓存机制、消息队列、批流一体/大数据处理；\n4、了解并能应用Prompt Engineering、RAG、MCP、A2A、Agent架构等技术，具备将LLM落地到实际业务场景的能力，关注鲁棒性、成本与质量权衡；\n5、编程语言不限，熟悉Golang或Python更佳，具备良好的代码质量与测试意识；\n6、有良好的产品思维，能从业务目标出发主动思考产品与技术方案。\n\n加分项：\n1、机器学习/大模型训练与推理/评测相关经验；\n2、有构建Multi-Agent系统、工具市场/MCP或策略平台的经验；\n3、有团队管理或技术带队经验，能规划路线图并落地复杂项目。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Golang",
"机器学习",
"数据结构",
"分布式系统",
"模型训练",
"架构设计",
"团队管理",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"post_date": "2025-12-16",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "大模型平台研发工程师-国际化（北京/上海）\n职位描述\n1、负责一站式模型全生命周期管理平台的设计与搭建，涵盖从模型训练、评估、版本控制到在线部署、监控的完整闭环，提升模型研发与运维效率；\n2、主导模型服务网关与资源调度体系建设，实现异构计算资源的自动调度、统一推理接口与高并发负载均衡，并建立全面的服务健康监测与自愈机制；\n3、设计与实现模型自动化迭代工作流系统，集成自动触发评估、数据回流、策略比对与智能发布流程，推动模型在风控策略中形成数据驱动的持续优化闭环；\n4、保障平台的高可用与可扩展性，设计并实施容灾、降级方案，支撑日均亿级任务稳定运行，并持续优化系统性能与资源利用率。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机相关专业；\n2、扎实的数据结构、设计模式与算法功底；追求高可用、可扩展、可观测的架构设计与优雅代码；\n3、熟悉分布式系统常用组件与实践：数据存储、缓存机制、消息队列、批流一体/大数据处理；\n4、了解并能应用Prompt Engineering、RAG、MCP、A2A、Agent架构等技术，具备将LLM落地到实际业务场景的能力，关注鲁棒性、成本与质量权衡；\n5、编程语言不限，熟悉Golang或Python更佳，具备良好的代码质量与测试意识；\n6、有良好的产品思维，能从业务目标出发主动思考产品与技术方案。\n\n加分项：\n1、机器学习/大模型训练与推理/评测相关经验；\n2、有构建Multi-Agent系统、工具市场/MCP或策略平台的经验；\n3、有团队管理或技术带队经验，能规划路线图并落地复杂项目。\n1、负责一站式模型全生命周期管理平台的设计与搭建，涵盖从模型训练、评估、版本控制到在线部署、监控的完整闭环，提升模型研发与运维效率；\n2、主导模型服务网关与资源调度体系建设，实现异构计算资源的自动调度、统一推理接口与高并发负载均衡，并建立全面的服务健康监测与自愈机制；\n3、设计与实现模型自动化迭代工作流系统，集成自动触发评估、数据回流、策略比对与智能发布流程，推动模型在风控策略中形成数据驱动的持续优化闭环；\n4、保障平台的高可用与可扩展性，设计并实施容灾、降级方案，支撑日均亿级任务稳定运行，并持续优化系统性能与资源利用率。\n1、本科及以上学历，计算机相关专业；\n2、扎实的数据结构、设计模式与算法功底；追求高可用、可扩展、可观测的架构设计与优雅代码；\n3、熟悉分布式系统常用组件与实践：数据存储、缓存机制、消息队列、批流一体/大数据处理；\n4、了解并能应用Prompt Engineering、RAG、MCP、A2A、Agent架构等技术，具备将LLM落地到实际业务场景的能力，关注鲁棒性、成本与质量权衡；\n5、编程语言不限，熟悉Golang或Python更佳，具备良好的代码质量与测试意识；\n6、有良好的产品思维，能从业务目标出发主动思考产品与技术方案。\n\n加分项：\n1、机器学习/大模型训练与推理/评测相关经验；\n2、有构建Multi-Agent系统、工具市场/MCP或策略平台的经验；\n3、有团队管理或技术带队经验，能规划路线图并落地复杂项目。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T014",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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