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        "job_title": "Dola算法工程师-Seed大模型人才校招",
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        "work_category": "全职",AI生成
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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": "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。Seed 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\nDola 是我们面向全球用户的 AI 助手，对标行业最顶尖的通用智能体。在这里，你将负责大模型在“走出预训练”后的关键进化阶段。你的目标是让 Dola 不仅具备海量的知识，更要具备极强的逻辑推理、拟人化的创作力、精准的搜索能力以及跨模态的视觉理解力。你写的每一行对齐代码，都将直接影响全球千万用户的交互体验。\n工作内容：\n1、通用能力对齐（Alignment Science）：设计并优化SFT与RLHF流程，利用PPO、GRPO、Step-wise RL等算法提升模型在复杂问答与逻辑推理上的表现，平衡模型的Helpfulness与Harmlessness；\n2、知识与搜索增强（Knowledge & Search）：攻克模型幻觉问题，研究RAG（检索增强生成）与长文本处理技术，让Dola能够实时、准确地获取并加工全球知识；\n3、创意与多模态进化（Creativity & VLM）：提升模型的长文本创作、角色扮演与多风格写作能力；同时负责VLM（视觉语言模型）的后训练，实现深度图文理解与多模态交互；\n4、Scaling in Post-training：探索指令微调数据量与模型性能的Scaling Law，研究如何通过高质量合成数据（Synthetic Data）突破数据瓶颈。",
        "requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业；\n2、极客基因：计算机基础扎实，具备顶尖的工程实现能力（精通Python/C++）；有ACM-ICPC、NOI/IOI等竞赛金牌背景者优先；拥有扎实的数学功底和机器学习理论基础；\n3、硬核技术背景： \n1）深入理解大模型训练全流程；\n2）在RL、NLP或CV领域有深厚积累，理解算法的本质原理；\n4、实战经验：深度参与过大模型Post-training相关的项目，对数据清洗、指令构建、奖励模型（Reward Model）训练有实际心得；\n5、科研实践：在NeurIPS，ICLR，ICML，CVPR，ACL等顶级会议发表过高水平论文者优先；\n6、产品心与自驱力：面对User-facing的产品逻辑，有较强的自驱力去解决模型在真实场景下的表现问题，不满足于指标的提升，更在意用户体感的跨越。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "机器学习",
            "数据清洗",
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            "大语言模型"
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        "preferred_qualifications": "有ACM-ICPC、NOI/IOI等竞赛金牌背景者优先；5、科研实践：在NeurIPS，ICLR，ICML，CVPR，ACL等顶级会议发表过高水平论文者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
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    "fulltext": "Dola算法工程师-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。Seed 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\nDola 是我们面向全球用户的 AI 助手，对标行业最顶尖的通用智能体。在这里，你将负责大模型在“走出预训练”后的关键进化阶段。你的目标是让 Dola 不仅具备海量的知识，更要具备极强的逻辑推理、拟人化的创作力、精准的搜索能力以及跨模态的视觉理解力。你写的每一行对齐代码，都将直接影响全球千万用户的交互体验。\n工作内容：\n1、通用能力对齐（Alignment Science）：设计并优化SFT与RLHF流程，利用PPO、GRPO、Step-wise RL等算法提升模型在复杂问答与逻辑推理上的表现，平衡模型的Helpfulness与Harmlessness；\n2、知识与搜索增强（Knowledge & Search）：攻克模型幻觉问题，研究RAG（检索增强生成）与长文本处理技术，让Dola能够实时、准确地获取并加工全球知识；\n3、创意与多模态进化（Creativity & VLM）：提升模型的长文本创作、角色扮演与多风格写作能力；同时负责VLM（视觉语言模型）的后训练，实现深度图文理解与多模态交互；\n4、Scaling in Post-training：探索指令微调数据量与模型性能的Scaling Law，研究如何通过高质量合成数据（Synthetic Data）突破数据瓶颈。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业；\n2、极客基因：计算机基础扎实，具备顶尖的工程实现能力（精通Python/C++）；有ACM-ICPC、NOI/IOI等竞赛金牌背景者优先；拥有扎实的数学功底和机器学习理论基础；\n3、硬核技术背景： \n1）深入理解大模型训练全流程；\n2）在RL、NLP或CV领域有深厚积累，理解算法的本质原理；\n4、实战经验：深度参与过大模型Post-training相关的项目，对数据清洗、指令构建、奖励模型（Reward Model）训练有实际心得；\n5、科研实践：在NeurIPS，ICLR，ICML，CVPR，ACL等顶级会议发表过高水平论文者优先；\n6、产品心与自驱力：面对User-facing的产品逻辑，有较强的自驱力去解决模型在真实场景下的表现问题，不满足于指标的提升，更在意用户体感的跨越。\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。Seed 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\nDola 是我们面向全球用户的 AI 助手，对标行业最顶尖的通用智能体。在这里，你将负责大模型在“走出预训练”后的关键进化阶段。你的目标是让 Dola 不仅具备海量的知识，更要具备极强的逻辑推理、拟人化的创作力、精准的搜索能力以及跨模态的视觉理解力。你写的每一行对齐代码，都将直接影响全球千万用户的交互体验。\n工作内容：\n1、通用能力对齐（Alignment Science）：设计并优化SFT与RLHF流程，利用PPO、GRPO、Step-wise RL等算法提升模型在复杂问答与逻辑推理上的表现，平衡模型的Helpfulness与Harmlessness；\n2、知识与搜索增强（Knowledge & Search）：攻克模型幻觉问题，研究RAG（检索增强生成）与长文本处理技术，让Dola能够实时、准确地获取并加工全球知识；\n3、创意与多模态进化（Creativity & VLM）：提升模型的长文本创作、角色扮演与多风格写作能力；同时负责VLM（视觉语言模型）的后训练，实现深度图文理解与多模态交互；\n4、Scaling in Post-training：探索指令微调数据量与模型性能的Scaling Law，研究如何通过高质量合成数据（Synthetic Data）突破数据瓶颈。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业；\n2、极客基因：计算机基础扎实，具备顶尖的工程实现能力（精通Python/C++）；有ACM-ICPC、NOI/IOI等竞赛金牌背景者优先；拥有扎实的数学功底和机器学习理论基础；\n3、硬核技术背景： \n1）深入理解大模型训练全流程；\n2）在RL、NLP或CV领域有深厚积累，理解算法的本质原理；\n4、实战经验：深度参与过大模型Post-training相关的项目，对数据清洗、指令构建、奖励模型（Reward Model）训练有实际心得；\n5、科研实践：在NeurIPS，ICLR，ICML，CVPR，ACL等顶级会议发表过高水平论文者优先；\n6、产品心与自驱力：面对User-facing的产品逻辑，有较强的自驱力去解决模型在真实场景下的表现问题，不满足于指标的提升，更在意用户体感的跨越。",
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