部门介绍
字节跳动基础设施计算团队,专注构建面向大模型与 AI Agent 时代的 AI-Native Infra。我们从算力、系统到平台,围绕“AI 如何高效运行、持续进化、规模化落地”这一核心问题,重构计算基础设施。我们管理着数十万台服务器组成的超大规模集群,构建统一的异构算力调度与云原生运行体系;通过软硬协同与自研框架,持续突破大模型训练与推理的性能瓶颈;并进一步向上,打造企业级 AI Agent Infra,让 Agent 具备身份、权限、记忆、观测与治理能力,真正成为可运行在生产环境中的新型“应用形态”。 从云服务器、容器、函数,到 AI 网关、可观测与弹性体系,我们构建的是一个为 AI 而生、由 AI 驱动进化的基础设施平台,支撑集团核心业务与企业级客户的智能化升级。 如果你希望参与定义 AI 时代的 Infra 范式,而不仅是优化一个模块或服务——欢迎加入我们,一起构建下一代 AI 云原生基础设施。
- 洞察To B客户在应用监控上的痛点,定义产品路径图,设计分布式链路追踪、指标分析、日志关联等能力;
- 落地LLM应用观测、应用诊断等场景创新(如AI根因分析、Trace离线分析,智能告警,异常检测、性能优化建议等),提升产品竞争力;
- 紧跟otel、Prometheus、K8s、LangChain等可观测开源社区,制定商业化应用观测产品适配策略,推动火山引擎应用观测与主流框架的深度集成;
- 设计符合To B市场的产品定价模型、计费策略(如用量阶梯计费、计费单元设计),驱动营收目标达成;
- 协同售前、客户成功团队以及周边合作团队,产出最佳实践、验证产品价值,提升可观测产品渗透率和营收。
岗位职责
招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。
职位要求
- 3年以上产品经理工作经验;
- 具备APM/可观测性/运维监控领域经验,深入理解OpenTelemetry、eBPF等数据采集技术,了解时序存储引擎;
- 熟悉微服务&容器化&托管Prometheus,熟悉Trace/Metric/Log等采集的方式;
- 了解服务端性能瓶颈诊断方法论(如线程分析、JVM调优);
- 独立负责过商业化产品模块,并且主导过企业级付费产品或模块从0到1设计。