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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"job_title": "大语言模型算法工程师（交互智能方向） - Seed大模型人才校招",
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"job_category": "算法"AI生成
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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\n加入我们，你将参与重塑 Human-AI 交互的终极形态，致力于构建具备长程记忆、复杂逻辑推理并能持续进化的交互对话智能系统 (Interactive Intelligence)。你将直接面对 AGI 时代的前沿硬核挑战，推动核心技术在情感陪伴、个性化教育、高阶私人助理及开放世界生成式智能体等颠覆性场景的落地。\n \n核心职责：\n1、攻克高维交互架构：突破传统线性问答，研发支持多线程、非线性交互的底层算法架构，并在复杂推理下实现极低延迟的人类级自然响应；\n2、探索交互式强化学习（Interactive RL）：解决以人类为环境设定下的关键难题（如模型扮演人类时的User Hacking），并对长程对话的中间状态进行过程建模（Process Modeling）；\n3、提升深度指令遵循（Deep Instruction Following）：确保大模型在开放域对话中严格恪守复杂人设与剧本，并能在强约束条件下进行高逻辑性的即兴创造；\n4、构建评估与持续学习体系：研发模型在真实交互中的持续进化范式；建立科学指标，攻克“共情能力”、“说服力”等高维主观特质难以自动化评估的行业痛点。",
"requirements_text": "我们寻找对AGI有原生热情、工程基础扎实且具备顶级技术能力的实战派伙伴。\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、对Human-AI Interaction的前沿趋势有深刻洞察，具有好奇心与快速学习能力；拥有扎实的数学功底和机器学习理论基础；\n3、卓越的工程落地能力，代码功底扎实，具备系统级思考与架构级问题解决能力；\n4、坦诚清晰的沟通表达，能高效推进跨团队、跨职能的技术协作。\n\n加分项（Preferred）：\n1、具备超大规模LLM的训练、RL的硬核实战经验；\n2、在Interactive RL，Multi-Agent Systems，或模型对齐（Alignment）领域有深入研究（在NeurIPS，ICLR，ACL，CHI等顶会有相关一作论文者优先）；\n3、在博弈论（Game Theory）或机制设计（Mechanism Design）领域有系统性的学术积累；\n4、有交互智能或生成式智能体（Generative Agents）方向的成功落地项目经历。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
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"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "加分项（Preferred）：；2、在Interactive RL，Multi-Agent Systems，或模型对齐（Alignment）领域有深入研究（在NeurIPS，ICLR，ACL，CHI等顶会有相关一作论文者优先）",
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"fulltext": "大语言模型算法工程师（交互智能方向） - 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\n加入我们，你将参与重塑 Human-AI 交互的终极形态，致力于构建具备长程记忆、复杂逻辑推理并能持续进化的交互对话智能系统 (Interactive Intelligence)。你将直接面对 AGI 时代的前沿硬核挑战，推动核心技术在情感陪伴、个性化教育、高阶私人助理及开放世界生成式智能体等颠覆性场景的落地。\n \n核心职责：\n1、攻克高维交互架构：突破传统线性问答，研发支持多线程、非线性交互的底层算法架构，并在复杂推理下实现极低延迟的人类级自然响应；\n2、探索交互式强化学习（Interactive RL）：解决以人类为环境设定下的关键难题（如模型扮演人类时的User Hacking），并对长程对话的中间状态进行过程建模（Process Modeling）；\n3、提升深度指令遵循（Deep Instruction Following）：确保大模型在开放域对话中严格恪守复杂人设与剧本，并能在强约束条件下进行高逻辑性的即兴创造；\n4、构建评估与持续学习体系：研发模型在真实交互中的持续进化范式；建立科学指标，攻克“共情能力”、“说服力”等高维主观特质难以自动化评估的行业痛点。\n\n职位要求\n我们寻找对AGI有原生热情、工程基础扎实且具备顶级技术能力的实战派伙伴。\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、对Human-AI Interaction的前沿趋势有深刻洞察，具有好奇心与快速学习能力；拥有扎实的数学功底和机器学习理论基础；\n3、卓越的工程落地能力，代码功底扎实，具备系统级思考与架构级问题解决能力；\n4、坦诚清晰的沟通表达，能高效推进跨团队、跨职能的技术协作。\n\n加分项（Preferred）：\n1、具备超大规模LLM的训练、RL的硬核实战经验；\n2、在Interactive RL，Multi-Agent Systems，或模型对齐（Alignment）领域有深入研究（在NeurIPS，ICLR，ACL，CHI等顶会有相关一作论文者优先）；\n3、在博弈论（Game Theory）或机制设计（Mechanism Design）领域有系统性的学术积累；\n4、有交互智能或生成式智能体（Generative Agents）方向的成功落地项目经历。\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\n加入我们，你将参与重塑 Human-AI 交互的终极形态，致力于构建具备长程记忆、复杂逻辑推理并能持续进化的交互对话智能系统 (Interactive Intelligence)。你将直接面对 AGI 时代的前沿硬核挑战，推动核心技术在情感陪伴、个性化教育、高阶私人助理及开放世界生成式智能体等颠覆性场景的落地。\n \n核心职责：\n1、攻克高维交互架构：突破传统线性问答，研发支持多线程、非线性交互的底层算法架构，并在复杂推理下实现极低延迟的人类级自然响应；\n2、探索交互式强化学习（Interactive RL）：解决以人类为环境设定下的关键难题（如模型扮演人类时的User Hacking），并对长程对话的中间状态进行过程建模（Process Modeling）；\n3、提升深度指令遵循（Deep Instruction Following）：确保大模型在开放域对话中严格恪守复杂人设与剧本，并能在强约束条件下进行高逻辑性的即兴创造；\n4、构建评估与持续学习体系：研发模型在真实交互中的持续进化范式；建立科学指标，攻克“共情能力”、“说服力”等高维主观特质难以自动化评估的行业痛点。\n我们寻找对AGI有原生热情、工程基础扎实且具备顶级技术能力的实战派伙伴。\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、对Human-AI Interaction的前沿趋势有深刻洞察，具有好奇心与快速学习能力；拥有扎实的数学功底和机器学习理论基础；\n3、卓越的工程落地能力，代码功底扎实，具备系统级思考与架构级问题解决能力；\n4、坦诚清晰的沟通表达，能高效推进跨团队、跨职能的技术协作。\n\n加分项（Preferred）：\n1、具备超大规模LLM的训练、RL的硬核实战经验；\n2、在Interactive RL，Multi-Agent Systems，或模型对齐（Alignment）领域有深入研究（在NeurIPS，ICLR，ACL，CHI等顶会有相关一作论文者优先）；\n3、在博弈论（Game Theory）或机制设计（Mechanism Design）领域有系统性的学术积累；\n4、有交互智能或生成式智能体（Generative Agents）方向的成功落地项目经历。",
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