主分类:大模型与生成式算法研发
辅助:Agent系统开发(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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "豆包大模型算法工程师(AIGC Agent方向) - 火山方舟",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"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": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍:火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台,是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型,提供丰富的插件生态和AI应用开发服务,并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务,全方位保障企业级AI应用落地。\n\n1、参与Seedream、Seedance等生成模型在AIGC Agent链路中的优化迭代,提升模型生成质量、任务完成能力和用户体验;\n2、围绕LLM、VLM、生成模型开展模型后训练与能力增强,包括但不限于:\n1)RFT(Reinforcement Fine-Tuning);\n2)RLHF、GRPO等强化学习优化;\n3)OPD(Online Policy Distillation);\n4)SFT数据构建与训练优化;\n3、参与AIGC Agent系统能力建设,包括:\n1)Agent Planning&Reasoning;\n2)Context Management;\n3)Memory机制;\n4)Multi-Agent协作;\n5)Self-evolving Agent能力;\n4、针对复杂创作场景进行深入分析和优化,建立从数据、模型、Agent链路到产品效果的完整优化闭环;\n5、一起将前沿模型能力落地到真实业务场景,推动AIGC产品体验持续提升。",
"requirements_text": "1、熟悉LLM/VLM/Agent相关技术,具备大模型训练、后训练或Agent优化相关经验;\n2、具备模型迭代经验,深入参与以下任一方向的研究或工程实践:\n1)RFT/RLHF/GRPO/OPD等模型强化与对齐优化技术;\n2)SFT训练体系建设与高质量数据构建;\n3)Agent RL能力优化;\n4)多模态模型后训练与能力提升。\n\n加分项\n1、具备AIGC、多模态生成、智能体等方向实践经验,对AI创作场景有长期兴趣和深入理解;\n2、具备Agent Post-training、Agent Evaluation、Agent Loop优化经验;\n3、具备Multi-Agent、Context Management、Memory、自我进化Agent等方向的研究或工程经验;\n4、熟悉图像/视频生成模型技术,包括Diffusion、VAE、Transformer-based Generation等,有相关优化经验者优先;\n5、在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等人工智能领域会议发表论文者优先;\n6、在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle、TopCoder等国内外知名AI或编程竞赛中取得优秀成绩者优先。",
"skills": [AI生成
"模型训练",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "加分项;4、熟悉图像/视频生成模型技术,包括Diffusion、VAE、Transformer-based Generation等,有相关优化经验者优先;5、在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等人工智能领域会议发表论文者优先;6、在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle、TopCoder等国内外知名AI或编程竞赛中取得优秀成绩者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "豆包大模型算法工程师(AIGC Agent方向) - 火山方舟\n职位描述\n团队介绍:火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台,是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型,提供丰富的插件生态和AI应用开发服务,并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务,全方位保障企业级AI应用落地。\n\n1、参与Seedream、Seedance等生成模型在AIGC Agent链路中的优化迭代,提升模型生成质量、任务完成能力和用户体验;\n2、围绕LLM、VLM、生成模型开展模型后训练与能力增强,包括但不限于:\n1)RFT(Reinforcement Fine-Tuning);\n2)RLHF、GRPO等强化学习优化;\n3)OPD(Online Policy Distillation);\n4)SFT数据构建与训练优化;\n3、参与AIGC Agent系统能力建设,包括:\n1)Agent Planning&Reasoning;\n2)Context Management;\n3)Memory机制;\n4)Multi-Agent协作;\n5)Self-evolving Agent能力;\n4、针对复杂创作场景进行深入分析和优化,建立从数据、模型、Agent链路到产品效果的完整优化闭环;\n5、一起将前沿模型能力落地到真实业务场景,推动AIGC产品体验持续提升。\n\n职位要求\n1、熟悉LLM/VLM/Agent相关技术,具备大模型训练、后训练或Agent优化相关经验;\n2、具备模型迭代经验,深入参与以下任一方向的研究或工程实践:\n1)RFT/RLHF/GRPO/OPD等模型强化与对齐优化技术;\n2)SFT训练体系建设与高质量数据构建;\n3)Agent RL能力优化;\n4)多模态模型后训练与能力提升。\n\n加分项\n1、具备AIGC、多模态生成、智能体等方向实践经验,对AI创作场景有长期兴趣和深入理解;\n2、具备Agent Post-training、Agent Evaluation、Agent Loop优化经验;\n3、具备Multi-Agent、Context Management、Memory、自我进化Agent等方向的研究或工程经验;\n4、熟悉图像/视频生成模型技术,包括Diffusion、VAE、Transformer-based Generation等,有相关优化经验者优先;\n5、在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等人工智能领域会议发表论文者优先;\n6、在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle、TopCoder等国内外知名AI或编程竞赛中取得优秀成绩者优先。\n团队介绍:火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台,是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型,提供丰富的插件生态和AI应用开发服务,并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务,全方位保障企业级AI应用落地。\n\n1、参与Seedream、Seedance等生成模型在AIGC Agent链路中的优化迭代,提升模型生成质量、任务完成能力和用户体验;\n2、围绕LLM、VLM、生成模型开展模型后训练与能力增强,包括但不限于:\n1)RFT(Reinforcement Fine-Tuning);\n2)RLHF、GRPO等强化学习优化;\n3)OPD(Online Policy Distillation);\n4)SFT数据构建与训练优化;\n3、参与AIGC Agent系统能力建设,包括:\n1)Agent Planning&Reasoning;\n2)Context Management;\n3)Memory机制;\n4)Multi-Agent协作;\n5)Self-evolving Agent能力;\n4、针对复杂创作场景进行深入分析和优化,建立从数据、模型、Agent链路到产品效果的完整优化闭环;\n5、一起将前沿模型能力落地到真实业务场景,推动AIGC产品体验持续提升。\n1、熟悉LLM/VLM/Agent相关技术,具备大模型训练、后训练或Agent优化相关经验;\n2、具备模型迭代经验,深入参与以下任一方向的研究或工程实践:\n1)RFT/RLHF/GRPO/OPD等模型强化与对齐优化技术;\n2)SFT训练体系建设与高质量数据构建;\n3)Agent RL能力优化;\n4)多模态模型后训练与能力提升。\n\n加分项\n1、具备AIGC、多模态生成、智能体等方向实践经验,对AI创作场景有长期兴趣和深入理解;\n2、具备Agent Post-training、Agent Evaluation、Agent Loop优化经验;\n3、具备Multi-Agent、Context Management、Memory、自我进化Agent等方向的研究或工程经验;\n4、熟悉图像/视频生成模型技术,包括Diffusion、VAE、Transformer-based Generation等,有相关优化经验者优先;\n5、在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等人工智能领域会议发表论文者优先;\n6、在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle、TopCoder等国内外知名AI或编程竞赛中取得优秀成绩者优先。",
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