主分类:大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "3D生成算法研究员-Seed大模型人才校招",
"job_level": "校招",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "计算机视觉"AI生成
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"company": {
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"company_size": "10000人以上",
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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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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "2027届获得本科及以上学历",
"language": "具有良好的英语读写能力,能够阅读和撰写技术文档和论文",AI生成
"visa_support": "未披露",
"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\n1、3D生成任务处理和模型训练:参与3D生成相关研究项目,设计并实现高效的3D生成算法;负责模型训练方案的设计与实施,持续优化模型性能;跟踪前沿技术动态,将最新方法引入实际系统;探索物理仿真与生成模型的融合,支持刚体、铰链等物理属性的可控生成;研究大规模3D场景的语义布局与结构一致性生成;探索3D生成、理解与重建的统一建模范式,挖掘生成模型对3D语义、几何及空间关系的内在表征能力;与工程团队紧密配合,推动研究成果的系统化落地;\n2、3D数据处理:处理和分析多种类型的3D数据,开发高效的处理工具与算法;构建面向物理仿真的数据标注流程,覆盖材质、质量、碰撞等物理属性;支持场景级数据的分块、层次化管理与高效渲染;建设用于生成-理解联合训练的多模态数据集,涵盖几何、语义、实例及关系标注;持续维护和扩充3D数据集,建立完善的数据质量管理机制。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机科学、电子工程、图形学、计算机视觉等相关专业;\n2、具有扎实的3D视觉基础,熟悉3D生成与重建技术,有相关项目经验者优先;工程能力强,能够独立完成项目开发与优化;具备图形学背景,熟悉3D渲染与建模技术者优先;有Blender、Maya、C4D、ZBrush等建模软件或Unity、UE等引擎使用经验者优先;\n3、熟练掌握Python或C++,熟悉PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架;具备良好的算法设计与工程实现能力,能够独立攻克复杂技术问题;\n4、具有良好的团队合作精神和沟通能力,能够与团队成员有效协作;具有创新思维和解决问题的能力,能够在技术研究中提出新颖的解决方案;具有良好的英语读写能力,能够阅读和撰写技术文档和论文。\n\n加分项:\n1、在3D生成、重建或物理仿真方向发表过高水平学术论文;\n2、具有AR/VR相关项目经验;\n3、具有GPU编程与性能优化经验(如CUDA);\n4、在计算机图形学、计算机视觉或机器学习领域持有专利。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"Unity",
"机器学习",
"深度学习",
"计算机视觉",
"算法设计",
"性能优化",
"团队协作",
"沟通能力",
"解决问题",
"建模",
"渲染"
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"preferred_qualifications": "2、具有扎实的3D视觉基础,熟悉3D生成与重建技术,有相关项目经验者优先;具备图形学背景,熟悉3D渲染与建模技术者优先;有Blender、Maya、C4D、ZBrush等建模软件或Unity、UE等引擎使用经验者优先;加分项:",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "3D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\n1、3D生成任务处理和模型训练:参与3D生成相关研究项目,设计并实现高效的3D生成算法;负责模型训练方案的设计与实施,持续优化模型性能;跟踪前沿技术动态,将最新方法引入实际系统;探索物理仿真与生成模型的融合,支持刚体、铰链等物理属性的可控生成;研究大规模3D场景的语义布局与结构一致性生成;探索3D生成、理解与重建的统一建模范式,挖掘生成模型对3D语义、几何及空间关系的内在表征能力;与工程团队紧密配合,推动研究成果的系统化落地;\n2、3D数据处理:处理和分析多种类型的3D数据,开发高效的处理工具与算法;构建面向物理仿真的数据标注流程,覆盖材质、质量、碰撞等物理属性;支持场景级数据的分块、层次化管理与高效渲染;建设用于生成-理解联合训练的多模态数据集,涵盖几何、语义、实例及关系标注;持续维护和扩充3D数据集,建立完善的数据质量管理机制。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机科学、电子工程、图形学、计算机视觉等相关专业;\n2、具有扎实的3D视觉基础,熟悉3D生成与重建技术,有相关项目经验者优先;工程能力强,能够独立完成项目开发与优化;具备图形学背景,熟悉3D渲染与建模技术者优先;有Blender、Maya、C4D、ZBrush等建模软件或Unity、UE等引擎使用经验者优先;\n3、熟练掌握Python或C++,熟悉PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架;具备良好的算法设计与工程实现能力,能够独立攻克复杂技术问题;\n4、具有良好的团队合作精神和沟通能力,能够与团队成员有效协作;具有创新思维和解决问题的能力,能够在技术研究中提出新颖的解决方案;具有良好的英语读写能力,能够阅读和撰写技术文档和论文。\n\n加分项:\n1、在3D生成、重建或物理仿真方向发表过高水平学术论文;\n2、具有AR/VR相关项目经验;\n3、具有GPU编程与性能优化经验(如CUDA);\n4、在计算机图形学、计算机视觉或机器学习领域持有专利。\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\n1、3D生成任务处理和模型训练:参与3D生成相关研究项目,设计并实现高效的3D生成算法;负责模型训练方案的设计与实施,持续优化模型性能;跟踪前沿技术动态,将最新方法引入实际系统;探索物理仿真与生成模型的融合,支持刚体、铰链等物理属性的可控生成;研究大规模3D场景的语义布局与结构一致性生成;探索3D生成、理解与重建的统一建模范式,挖掘生成模型对3D语义、几何及空间关系的内在表征能力;与工程团队紧密配合,推动研究成果的系统化落地;\n2、3D数据处理:处理和分析多种类型的3D数据,开发高效的处理工具与算法;构建面向物理仿真的数据标注流程,覆盖材质、质量、碰撞等物理属性;支持场景级数据的分块、层次化管理与高效渲染;建设用于生成-理解联合训练的多模态数据集,涵盖几何、语义、实例及关系标注;持续维护和扩充3D数据集,建立完善的数据质量管理机制。\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机科学、电子工程、图形学、计算机视觉等相关专业;\n2、具有扎实的3D视觉基础,熟悉3D生成与重建技术,有相关项目经验者优先;工程能力强,能够独立完成项目开发与优化;具备图形学背景,熟悉3D渲染与建模技术者优先;有Blender、Maya、C4D、ZBrush等建模软件或Unity、UE等引擎使用经验者优先;\n3、熟练掌握Python或C++,熟悉PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架;具备良好的算法设计与工程实现能力,能够独立攻克复杂技术问题;\n4、具有良好的团队合作精神和沟通能力,能够与团队成员有效协作;具有创新思维和解决问题的能力,能够在技术研究中提出新颖的解决方案;具有良好的英语读写能力,能够阅读和撰写技术文档和论文。\n\n加分项:\n1、在3D生成、重建或物理仿真方向发表过高水平学术论文;\n2、具有AR/VR相关项目经验;\n3、具有GPU编程与性能优化经验(如CUDA);\n4、在计算机图形学、计算机视觉或机器学习领域持有专利。",
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