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        "degree": "2027届获得本科及以上学历",
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        "responsibilities": "Seed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。\n\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\n视频生成团队负责与视频生成相关的 foundation model 基础研究，包括了多模态生成、多模态实时交互、视觉智能基础模型/表示等相关方向。团队于26年2月推出 Seedance 2.0，SoTA 音视频&多模态能力世界领先，支持豆包、即梦、火山引擎、抖音、剪映等核心业务场景。\n\n1、参与视频生成基础模型相关结构的研究和开发，包括：VAE，MOE，Attention，动态稀疏结构，超长序列建模，原生多模态表征与架构，AR+Diffusion架构与应用探索；\n2、参与视频生成基础模型全流程的研究和开发，围绕视频生成的新应用/产品研发。",
        "requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、电子、数学等相关专业；\n2、要求至少具备以下某一方向的研究和实践经验，同时具备多方向经验者优先：\n1）图片/视频生成扩散模型，核心环节大规模训练实战经验；\n2）视觉自监督学习/表示学习/VAE的前沿研究经验；\n3）模型结构设计，如MOE，Attention，动态稀疏结构，超长序列建模的大规模实验经验，工程能力强者优先；\n4）原生多模态/生成理解统一的大规模实验经验；\n5）扩散模型/Optimizer的前沿研究经验；\n3、要求工作积极主动，思路有条理性，能够独立完成具有挑战性的前沿研发工作；同时能很好与团队成员协作产出。",
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    "fulltext": "视频生成算法研究员-Seed大模型人才校招\n职位描述\nSeed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。\n\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\n视频生成团队负责与视频生成相关的 foundation model 基础研究，包括了多模态生成、多模态实时交互、视觉智能基础模型/表示等相关方向。团队于26年2月推出 Seedance 2.0，SoTA 音视频&多模态能力世界领先，支持豆包、即梦、火山引擎、抖音、剪映等核心业务场景。\n\n1、参与视频生成基础模型相关结构的研究和开发，包括：VAE，MOE，Attention，动态稀疏结构，超长序列建模，原生多模态表征与架构，AR+Diffusion架构与应用探索；\n2、参与视频生成基础模型全流程的研究和开发，围绕视频生成的新应用/产品研发。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、电子、数学等相关专业；\n2、要求至少具备以下某一方向的研究和实践经验，同时具备多方向经验者优先：\n1）图片/视频生成扩散模型，核心环节大规模训练实战经验；\n2）视觉自监督学习/表示学习/VAE的前沿研究经验；\n3）模型结构设计，如MOE，Attention，动态稀疏结构，超长序列建模的大规模实验经验，工程能力强者优先；\n4）原生多模态/生成理解统一的大规模实验经验；\n5）扩散模型/Optimizer的前沿研究经验；\n3、要求工作积极主动，思路有条理性，能够独立完成具有挑战性的前沿研发工作；同时能很好与团队成员协作产出。\nSeed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。\n\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\n视频生成团队负责与视频生成相关的 foundation model 基础研究，包括了多模态生成、多模态实时交互、视觉智能基础模型/表示等相关方向。团队于26年2月推出 Seedance 2.0，SoTA 音视频&多模态能力世界领先，支持豆包、即梦、火山引擎、抖音、剪映等核心业务场景。\n\n1、参与视频生成基础模型相关结构的研究和开发，包括：VAE，MOE，Attention，动态稀疏结构，超长序列建模，原生多模态表征与架构，AR+Diffusion架构与应用探索；\n2、参与视频生成基础模型全流程的研究和开发，围绕视频生成的新应用/产品研发。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、电子、数学等相关专业；\n2、要求至少具备以下某一方向的研究和实践经验，同时具备多方向经验者优先：\n1）图片/视频生成扩散模型，核心环节大规模训练实战经验；\n2）视觉自监督学习/表示学习/VAE的前沿研究经验；\n3）模型结构设计，如MOE，Attention，动态稀疏结构，超长序列建模的大规模实验经验，工程能力强者优先；\n4）原生多模态/生成理解统一的大规模实验经验；\n5）扩散模型/Optimizer的前沿研究经验；\n3、要求工作积极主动，思路有条理性，能够独立完成具有挑战性的前沿研发工作；同时能很好与团队成员协作产出。",
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