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团队介绍：抖音电商以“总能发现好东西”为主张，致力于成为用户发现丰富好物的首选平台。众多抖音创作者通过短视频、直播、商城等丰富的形式，给用户提供更个性化、更生动、更高效的消费体验。同时，抖音电商积极引入优质合作伙伴，为商家变现提供多元的选择。 1、负责大家电行业运营，能够结合用户需求及行业发展趋势制定类目运营策略，并贯彻执行； 2、结合行业方向，对商家分类、分层管理，根据不同商家群体制定不同的运营策略及计划； 3、通过数据分析，归纳总结商家运营方面存在的共性问题，并结合类目情况运用平台化运营方式提出并落实解决方案； 4、结合行业发展需要，能横向跨部门完成项目合作，并拿到结果； 5、具备成熟的商业谈判经验，出色的沟通能力和业务开拓能力。
1、建设和迭代指标体系，形成体系化的日常业绩追踪机制，并推进数据监控看板/数据产品的建设； 2、负责行业产品方向重要AB实验的方案设计，过程跟进，以及产出策略优化建议； 3、负责行业方向重要业务方向的数据分析工作（如国补等方向），识别并洞察问题、提出建议主张、支持业务复盘决策； 4、主动发现问题和业务痛点，独立承接行业产品相关的研究洞察专题、短中长期可落地的解决方案，协助业务提效增收。
1、负责抖音生活服务市场营销类方向的数据分析工作，提供洞见以支持业务决策，帮助业务实现成长； 2、深入探索并分析业务数据，建立清晰的数据指标体系，并通过数据分析挖掘不同场景及不同用户的动机及诉求，识别关键问题，制定具体、可执行的策略； 3、进行市场活动分析评估等分析工作，监测关键指标的波动，并构建健全的数据分析体系； 4、主动思考业务、主动发现业务的痛点问题，找到可以改进或提效的机会，给出具体可行的优化建议，并推进落地带来业务实际提升。
团队介绍：抖音电商以“总能发现好东西”为主张，致力于成为用户发现丰富好物的首选平台。众多抖音创作者通过短视频、直播、商城等丰富的形式，给用户提供更个性化、更生动、更高效的消费体验。同时，抖音电商积极引入优质合作伙伴，为商家变现提供多元的选择。 1、负责品牌家具运营，能够结合用户需求及行业发展趋势制定类目运营策略，并贯彻执行； 2、结合行业方向，对商家分类、分层管理，根据不同商家群体制定不同的运营策略及计划； 3、通过数据分析，归纳总结商家运营方面存在的共性问题，并结合类目情况运用平台化运营方式提出并落实解决方案； 4、结合行业发展需要，能横向跨部门完成项目合作，并拿到结果； 5、具备成熟的商业谈判经验，出色的沟通能力和业务开拓能力。
1、深入理解业务需求，利用SFT、RLVR、Agent RL等多种后训练技术，优化智能催收、智能客服、智能运维、智能审核等场景下信息抽取、意图分类、工具调用等多种模型的效果，提升业务效果天花板； 2、结合对大模型系统框架及模型能力边界的理解，设计并搭建Agent架构，包括React、Plan-Act、Generate-Verifier、Multi-Agent等，探索Agent Test-Time-Scaling技术； 3、密切跟进LLM领域最新研究成果，积极参与新业务的探索研究，结合对业务场景的充分理解，寻找最佳解决方案。
1、熟悉消费者运营，人群运营等理念，对不同媒体的人群差异，品牌的目标受众定位有丰富的经验和独特的理解； 2、负责巨量云图产品的需求梳理提炼、运营及推广，能深入理解业务，汇总并描述产品需求，把控需求节点，梳理优先级，协助解决业务实际问题及产品迭代优化； 3、提炼产品价值，归纳应用场景，针对不同的使用对象设计有效的宣推活动及推广材料，负责内外部培训推广等工作； 4、对使用受众调研，挖掘需求和痛点，帮助优化产品，提升满意度和活跃率。
1、支持今日头条业务安全策略模型结构设计、模型数据建设、模型训练迭代、模型效果评估等全链路工作，保证业务需求稳定交付； 2、深入了解业务需求及流程链路，与团队成员、业务团队密切协作，根据业务指标、用户反馈等信息持续挖掘模型能力及策略优化空间，设计模型方案并保证高效高质落地； 3、熟练掌握模型训练方式和应用场景，从解决业务痛点出发灵活运用大模型方法，不断提升模型训练及业务应用效果； 4、制定、更新和维护大模型服务质量监控标准，促进技术变更和更新，不断迭代大模型应用形式和链路升级。
1、负责抖音版权内容治理队列全周期管理，结合业务与治理需求配置规则，监测数据、复盘漏洞，优化队列提升人审资源利用率，节省人力成本； 2、负责人审策略效果验收，建立评估指标，追踪异常数据深挖规则或链路问题，协同团队推动方案落地，保障管控效果； 3、负责传统机审模型准召评估与迭代，持续监测模型效果平衡准召，提升机审效率； 4、建立机审误伤常态化监测机制，定期抓取数据，结合反馈与复盘摸排成因优化机审效果。
1、聚焦今日头条内容治理业务，挖掘大模型技术在内容治理场景中的替代与提效机会，推动可行性技术方案从0到1落地； 2、拆解业务全流程逻辑，制定针对性的大模型应用策略，量化评估技术接入后的业务收益，并通过持续迭代优化，实现模型能力与业务需求的高度契合； 3、基于业务对大模型的实际需求，独立搭建Workflow、Agent等解决方案，通过模型对工作模式进行探索和创新，解决业务实际问题； 4、联动算法、产品、策略运营等跨职能团队，建立高效协作机制，推动应用能力从测试、验证到应用的全生命周期管理。
1、参与界面设计和相关动效的设计定义，并配合研发人员完成项目； 2、理解系统产品需求，明确产品视觉风格，深入刻画动效相关的设计方案； 3、搭建系统相关动效规范，以及前瞻性方案探索； 4、参与对外宣传视频及产品推广物料的视觉定义和设计； 5、对已有的设计项目进行总结与分享，推动设计方案持续优化。
About the Team The ByteDance DPU (Data Processing Unit) team is building the foundational computing infrastructure for ByteDance and Volcano Engine Public Cloud. Our mission is to advance the architecture, development, and research of next-generation software-hardware technologies across compute, networking, and storage for cloud and AI computing. Our technology stack spans - Cloud virtualization & hypervisors - High-performance user-space network protocols (DPDK, RDMA, etc.) - High-speed interconnect and virtual switching - Distributed storage acceleration - GPU virtualization and scheduling for AI/ML workloads We work at the intersection of software systems, distributed infrastructure, and custom hardware acceleration, shaping the next wave of cloud-scale computing. Responsibilities - Design and develop DPU network software with a focus on high performance, low latency, and reliability. - Collaborate with hardware teams to build software-hardware co-design solutions for networking and storage acceleration. - Explore AI/ML infrastructure acceleration, leveraging DPUs, GPUs, and custom hardware to optimize distributed training and inference. - Drive end-to-end performance optimization, from OS kernels and drivers to user-space runtime systems. - Contribute to architecture design, technical proposals, and long-term research directions.
About the Team The ByteDance DPU (Data Processing Unit) team is building the foundational computing infrastructure for ByteDance and Volcano Engine Public Cloud. Our mission is to advance the architecture, development, and research of next-generation software-hardware technologies across compute, networking, and storage for cloud and AI computing. Our technology stack spans - Cloud virtualization & hypervisors - High-performance user-space network protocols (DPDK, RDMA, etc.) - High-speed interconnect and virtual switching - Distributed storage acceleration - GPU virtualization and scheduling for AI/ML workloads We work at the intersection of software systems, distributed infrastructure, and custom hardware acceleration, shaping the next wave of cloud-scale computing. Responsibilities - Design and develop DPU network software with a focus on high performance, low latency, and reliability. - Collaborate with hardware teams to build software-hardware co-design solutions for networking and storage acceleration. - Explore AI/ML infrastructure acceleration, leveraging DPUs, GPUs, and custom hardware to optimize distributed training and inference. - Drive end-to-end performance optimization, from OS kernels and drivers to user-space runtime systems. - Contribute to architecture design, technical proposals, and long-term research directions.
团队介绍：万葭灯火是抖音生活服务旗下的子公司之一，抖音生活服务以"激发线下生意，丰富美好生活"为使命，致力于打造"最值得信赖的生活服务平台"，为用户带来更丰富、便捷的消费体验，为合作伙伴提供健康、开放、可持续的经营生态。截至2025年底，抖音生活服务业务已覆盖400+城市，超过1500万家动销门店。抖音生活服务将继续携手生态伙伴，为用户提供值得心动的商品和服务。 1、结合公司战略规划，通过目标拆解与过程跟踪、策略制定及流程制度优化，带领BD团队完成业绩目标； 2、整合商圈、地区与公司资源，如商超、达人等，推动整体营销解决方案输出； 3、定期拜访商户，建立并维护良好合作关系； 4、及时反馈有关市场及行业情况，为调研分析和业务决策等提供信息和数据支持； 5、组建高质量的BD团队，对团队梯队搭建、人才培养、人员管理负责。
1、了解服务器计算部件市场动态，策划和组织项目招标、议价等商务活动，进行供应商的寻源、资料收集、认证准入及合同签署，完成项目供应商选择；维护和建设良好的供应商关系； 2、参与制定服务器计算部件的品类策略，结合技术趋势确保部件的选择具有前瞻性； 3、支持供应、质量等部门完成物料的交付工作；深入跟踪行业供需趋势，进行风险管理，保障供应安全； 4、深入研究本地部件的技术趋势和发展动态，提供专业洞察。
About the team ByteDance and affiliate are developing the next-generation high-performance analytical database, with a mission to enable efficient and real-time data-driven decision-making on PB-level data sets. The initial product was forked from Clickhouse, after which large re-architecture had been taken place. The product now not only improves the efficiency of Clickhouse but also fits into the elastic cloud-native infrastructure with better scalability and resource utilization. With years of polishment in the internal EB-level scenarios, we are now ready to serve our business partners via various cloud vendors. Responsibilities: - Ensure the stability of ByteDance's data platform, including building and maintaining the operations and maintenance system for detection, emergency response, recovery, and to guarantee business continuity. - Manage automated operations and maintenance for ByteDance's in-house big data and open-source products, improving the efficiency of delivery, operations and maintenance, and technical support. - Promote the accumulation of big data operations experience towards documentation, tooling and standardization, enhancing the operational capabilities of multiple operation and maintenance centers.
About the Team The ByteDance DPU (Data Processing Unit) team is building the foundational computing infrastructure for ByteDance and Volcano Engine Public Cloud. Our mission is to advance the architecture, development, and research of next-generation software-hardware technologies across compute, networking, and storage for cloud and AI computing. Our technology stack spans - Cloud virtualization & hypervisors - High-performance user-space network protocols (DPDK, RDMA, etc.) - High-speed interconnect and virtual switching - Distributed storage acceleration - GPU virtualization and scheduling for AI/ML workloads We work at the intersection of software systems, distributed infrastructure, and custom hardware acceleration, shaping the next wave of cloud-scale computing. Responsibilities - Design and develop DPU network software with a focus on high performance, low latency, and reliability. - Collaborate with hardware teams to build software-hardware co-design solutions for networking and storage acceleration. - Explore AI/ML infrastructure acceleration, leveraging DPUs, GPUs, and custom hardware to optimize distributed training and inference. - Drive end-to-end performance optimization, from OS kernels and drivers to user-space runtime systems. - Contribute to architecture design, technical proposals, and long-term research directions.
团队介绍：飞书商业化团队（Go to Market）负责将飞书先进产品和服务全面推向中国和国际市场，通过制定精准的业务战略，进行破圈的市场营销，深入理解不同行业的趋势和特点，传递飞书的理念和价值给不同行业的企业客户并达成业务合作，帮助客户加强使用深度和广度，最终让飞书成为各行各业先进企业的首选、持续助力企业组织升级。目前已在中国、新加坡、美国、日本等国家和地区建立了商业化团队，开启了为全球各行各业组织和个人提升创造力和效率的历程。 1、负责区域渠道营销规划与落地；理解区域业务目标、客户结构和伙伴能力，协同区总及渠道经理制定季度市场计划，明确重点城市、重点伙伴、重点客群、活动节奏和转化目标； 2、赋能伙伴开源体系建设，牵引伙伴自拓能力提升；围绕会销、客带客、资源方合作等场景，输出标准动作、物料包、邀约话术、会后跟进机制和复盘模板，提升伙伴自闭环活动质量；识别不同伙伴在活动设计、资源方运营、销售跟进等方面的短板，设计分层赋能和督导机制，推动伙伴从依赖原厂资源转向自主获客； 3、区域渠道市场活动全流程管理，负责会销规划与迭代；负责区域内伙伴的MDF使用、活动策划与执行、商机转化追踪和营销动作复盘；能协同区总，完成本区会销规划并推动落地，对会销完成度和转化结果负责； 4、沉淀渠道营销SOP和赋能弹药；把原厂Campaign、AI产品会销、客户案例、行业话术、伙伴最佳实践沉淀为可复用资产，帮助渠道经理和伙伴降低复制门槛。
1、负责国际化广告素材投放产品和策略设计，对广告收入和策略效果负责； 2、及时收集市场、客户和业务团队在素材投放方向的反馈和痛点，提炼产品功能方向，推进产品的持续迭代优化； 3、设计系统素材探索及利用策略，保障客户的素材投放体验及平台收益最大化； 4、推动技术、运营、平台等相关团队及合作部门完成产品高质量上线，达成产品目标； 5、结合行业趋势和市场动向，推动行业动向的创新落地。
团队介绍：AI 数据与安全团队为 Seed 基座模型及 AI 原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。 团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与 Seed 研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决 AI 前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和 AI 产品的一手用户。 1、与产品算法团队协同，搭建并优化音乐大模型各环节、链路的数据集与评测框架，结合自身音乐制作经验，对数据质量和模型评估结果负责，并为模型效果优化提供持续的专业反馈与建议； 2、负责音乐大模型训练全流程的数据生产与管理，包括自动化链路搭建、数据质量评估及外部资源统筹，确保训练数据的有效性与稳定性； 3、敏捷响应与支持各类音乐实验及专项需求，结合行业趋势探索科学高效的数据生产与优化模式，推动创新场景下的数据应用； 4、以数据质量与生产效率为导向，通过PE、代码、Agent、机器标注模型优化等形式完成数据预处理、数据清洗与分析，持续提升数据处理效率并降低人工投入。
1、负责抖音生活服务商家的服务体验改善，对服务交付团队质量、成本、效率结果负责； 2、洞察商家经营链路上的体验痛点，从商家满意度、NPS、客服交付指标出发，设计迭代服务流程体系，提升满意度、助力经营； 3、以目标结果&商家体验为导向，迭代通用服务运营方案策略，牵头优化整体工作流程和服务方案并实施，提升服务水平和商家满意度； 4、通过产品化/智能化的方式优化整体工作流程，联动产品、研发、算法等团队，结合大模型能力，助力服务效率提升和服务解决能力提升。