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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:6819918961056942350

多模态大模型应用算法工程师/专家-Seed

未披露 · 北京 · 字节跳动

JD数据
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        "job_title": "多模态大模型应用算法工程师/专家-Seed",
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        "job_category": "算法"AI生成
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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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        "degree": "本科及以上学历",
        "language": "5、具备良好的英文读写能力与数学基础,能够快速跟进并复现前沿论文",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "团队介绍:字节跳动Seed团队成立于2023年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限,为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心,团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位;目前,团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景,并通过火山引擎开放给企业客户;第三方数据显示,豆包App用户量在中国市场排名第一,豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、高质量数据的获取与合成:负责多模态数据的端到端建设,把\"数据\"做到极致——包括高价值数据源挖掘、大规模数据清洗与去噪、难例与长尾挖掘、高质量合成数据生产、数据配比与课程设计、数据质量评估体系搭建,让数据成为模型效果持续突破的核心驱动力;\n2、高精度Reward设计:负责多模态场景下的Reward Model、Verifier、Judge等奖励体系设计与优化,支撑RLHF、RLVR等训练链路,持续提升Reward信号的精度与泛化性;\n3、超大规模真实数据与用户反馈的使用:负责从豆包App亿级用户产品中沉淀真实数据与反馈信号,设计隐式、显式反馈的建模方案,建设负面案例闭环与数据回流机制,将真实用户信号高效转化为模型能力提升;\n4、真实场景下的评估体系设计:负责构建贴近真实业务的多模态评测体系,包括评测集设计、自动评估与人工评估流程、在线A/B与离线指标对齐、长尾与难例评估方法,保障模型效果可量化、可追踪、可迭代;\n5、多模态理解、解题与Agent能力建设:推动图像理解问答、教育解题、工具调用、多模态Agent等方向的算法落地,与产品、工程、教研团队紧密协作,实现豆包App的稳定上线与持续优化。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历,人工智能、计算机、自动化、数学等相关专业优先;\n2、扎实的数据结构与算法基础,熟练掌握Python和PyTorch,具备良好的工程实现与调优能力;\n3、具备较强的数据处理与分析能力,熟悉数据清洗、数据合成、标注体系设计、数据质量评估,具备独立搭建端到端数据Pipeline的经验,能够把数据相关工作做到业内水平;\n4、具备扎实的机器学习、深度学习基础,能够独立完成模型训练、调参、评测与问题定位;\n5、具备良好的英文读写能力与数学基础,能够快速跟进并复现前沿论文;\n6、责任心强,具备良好的负责人意识、沟通与跨团队协作能力,欢迎加入,看重扎实的算法基础、优秀的数据意识与对真实业务的理解,不强求大模型经验。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "PyTorch",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "数据结构",
            "数据清洗",
            "模型训练",
            "团队协作",
            "分析能力",
            "大语言模型"
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        "preferred_qualifications": "1、本科及以上学历,人工智能、计算机、自动化、数学等相关专业优先",
        "job_highlights": "未披露"
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        "contact_methods": [
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    "fulltext": "多模态大模型应用算法工程师/专家-Seed\n职位描述\n团队介绍:字节跳动Seed团队成立于2023年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限,为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心,团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位;目前,团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景,并通过火山引擎开放给企业客户;第三方数据显示,豆包App用户量在中国市场排名第一,豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、高质量数据的获取与合成:负责多模态数据的端到端建设,把\"数据\"做到极致——包括高价值数据源挖掘、大规模数据清洗与去噪、难例与长尾挖掘、高质量合成数据生产、数据配比与课程设计、数据质量评估体系搭建,让数据成为模型效果持续突破的核心驱动力;\n2、高精度Reward设计:负责多模态场景下的Reward Model、Verifier、Judge等奖励体系设计与优化,支撑RLHF、RLVR等训练链路,持续提升Reward信号的精度与泛化性;\n3、超大规模真实数据与用户反馈的使用:负责从豆包App亿级用户产品中沉淀真实数据与反馈信号,设计隐式、显式反馈的建模方案,建设负面案例闭环与数据回流机制,将真实用户信号高效转化为模型能力提升;\n4、真实场景下的评估体系设计:负责构建贴近真实业务的多模态评测体系,包括评测集设计、自动评估与人工评估流程、在线A/B与离线指标对齐、长尾与难例评估方法,保障模型效果可量化、可追踪、可迭代;\n5、多模态理解、解题与Agent能力建设:推动图像理解问答、教育解题、工具调用、多模态Agent等方向的算法落地,与产品、工程、教研团队紧密协作,实现豆包App的稳定上线与持续优化。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历,人工智能、计算机、自动化、数学等相关专业优先;\n2、扎实的数据结构与算法基础,熟练掌握Python和PyTorch,具备良好的工程实现与调优能力;\n3、具备较强的数据处理与分析能力,熟悉数据清洗、数据合成、标注体系设计、数据质量评估,具备独立搭建端到端数据Pipeline的经验,能够把数据相关工作做到业内水平;\n4、具备扎实的机器学习、深度学习基础,能够独立完成模型训练、调参、评测与问题定位;\n5、具备良好的英文读写能力与数学基础,能够快速跟进并复现前沿论文;\n6、责任心强,具备良好的负责人意识、沟通与跨团队协作能力,欢迎加入,看重扎实的算法基础、优秀的数据意识与对真实业务的理解,不强求大模型经验。\n团队介绍:字节跳动Seed团队成立于2023年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限,为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心,团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位;目前,团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景,并通过火山引擎开放给企业客户;第三方数据显示,豆包App用户量在中国市场排名第一,豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、高质量数据的获取与合成:负责多模态数据的端到端建设,把\"数据\"做到极致——包括高价值数据源挖掘、大规模数据清洗与去噪、难例与长尾挖掘、高质量合成数据生产、数据配比与课程设计、数据质量评估体系搭建,让数据成为模型效果持续突破的核心驱动力;\n2、高精度Reward设计:负责多模态场景下的Reward Model、Verifier、Judge等奖励体系设计与优化,支撑RLHF、RLVR等训练链路,持续提升Reward信号的精度与泛化性;\n3、超大规模真实数据与用户反馈的使用:负责从豆包App亿级用户产品中沉淀真实数据与反馈信号,设计隐式、显式反馈的建模方案,建设负面案例闭环与数据回流机制,将真实用户信号高效转化为模型能力提升;\n4、真实场景下的评估体系设计:负责构建贴近真实业务的多模态评测体系,包括评测集设计、自动评估与人工评估流程、在线A/B与离线指标对齐、长尾与难例评估方法,保障模型效果可量化、可追踪、可迭代;\n5、多模态理解、解题与Agent能力建设:推动图像理解问答、教育解题、工具调用、多模态Agent等方向的算法落地,与产品、工程、教研团队紧密协作,实现豆包App的稳定上线与持续优化。\n1、本科及以上学历,人工智能、计算机、自动化、数学等相关专业优先;\n2、扎实的数据结构与算法基础,熟练掌握Python和PyTorch,具备良好的工程实现与调优能力;\n3、具备较强的数据处理与分析能力,熟悉数据清洗、数据合成、标注体系设计、数据质量评估,具备独立搭建端到端数据Pipeline的经验,能够把数据相关工作做到业内水平;\n4、具备扎实的机器学习、深度学习基础,能够独立完成模型训练、调参、评测与问题定位;\n5、具备良好的英文读写能力与数学基础,能够快速跟进并复现前沿论文;\n6、责任心强,具备良好的负责人意识、沟通与跨团队协作能力,欢迎加入,看重扎实的算法基础、优秀的数据意识与对真实业务的理解,不强求大模型经验。"
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