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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7622895938651343109

大语言模型应用算法工程师 - Seed大模型人才校招

未披露 · 北京 · 字节跳动

主分类:大模型与生成式算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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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\n1、大模型能力自提升:研究如何提升模型Critic能力,在大量数据中挖掘高价值数据提升模型能力,从而达到模型生成-模型判别-模型训练的自闭环;\n2、AI Office:大模型结合高价值办公场景,主要方向包括AI PPT、数据分析、复杂任务Agent设计等;\n3、Reward System:探索如何构建完备的Reward系统,从而让大模型的RL训练更稳定、更高效、更Scale;\n4、模型基础能力探索:探索如何通用提升模型的基础能力,包括指令遵循、数理逻辑、文本创作等。",
        "requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机、通信、数学等相关专业;\n2、有NLP/深度学习研发经验,至少1年大模型应用相关实战经验;有数学、编程竞赛的有加分;\n3、深入理解LLM技术栈(如RLHF、Prompt Engineering、LoRA微调等);\n4、熟悉Python/PyTorch,CUDA优化,以及Transformer、MoE等核心网络架构;具备扎实的代码能力(Python/C++);\n5、在ACL/EMNLP/NeurIPS等顶会发表LLM相关论文。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "PyTorch",
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    "fulltext": "大语言模型应用算法工程师 - 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\n1、大模型能力自提升:研究如何提升模型Critic能力,在大量数据中挖掘高价值数据提升模型能力,从而达到模型生成-模型判别-模型训练的自闭环;\n2、AI Office:大模型结合高价值办公场景,主要方向包括AI PPT、数据分析、复杂任务Agent设计等;\n3、Reward System:探索如何构建完备的Reward系统,从而让大模型的RL训练更稳定、更高效、更Scale;\n4、模型基础能力探索:探索如何通用提升模型的基础能力,包括指令遵循、数理逻辑、文本创作等。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机、通信、数学等相关专业;\n2、有NLP/深度学习研发经验,至少1年大模型应用相关实战经验;有数学、编程竞赛的有加分;\n3、深入理解LLM技术栈(如RLHF、Prompt Engineering、LoRA微调等);\n4、熟悉Python/PyTorch,CUDA优化,以及Transformer、MoE等核心网络架构;具备扎实的代码能力(Python/C++);\n5、在ACL/EMNLP/NeurIPS等顶会发表LLM相关论文。\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\n1、大模型能力自提升:研究如何提升模型Critic能力,在大量数据中挖掘高价值数据提升模型能力,从而达到模型生成-模型判别-模型训练的自闭环;\n2、AI Office:大模型结合高价值办公场景,主要方向包括AI PPT、数据分析、复杂任务Agent设计等;\n3、Reward System:探索如何构建完备的Reward系统,从而让大模型的RL训练更稳定、更高效、更Scale;\n4、模型基础能力探索:探索如何通用提升模型的基础能力,包括指令遵循、数理逻辑、文本创作等。\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机、通信、数学等相关专业;\n2、有NLP/深度学习研发经验,至少1年大模型应用相关实战经验;有数学、编程竞赛的有加分;\n3、深入理解LLM技术栈(如RLHF、Prompt Engineering、LoRA微调等);\n4、熟悉Python/PyTorch,CUDA优化,以及Transformer、MoE等核心网络架构;具备扎实的代码能力(Python/C++);\n5、在ACL/EMNLP/NeurIPS等顶会发表LLM相关论文。",
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