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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7628844604430846261

大模型算法专家 - 豆包输入法

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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        "location": "北京",
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        "job_category": "算法"AI生成
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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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        "degree": "计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "团队介绍:豆包输入法是字节跳动旗下的新一代 AI 输入法,面向全平台构建大模型智能输入系统,定位“高效输入,享受输出”。产品基于自研 AI 大模型实现高精度的语音识别、多场景智能联想、越用越准的键盘输入,为用户提供高效和安全的输入体验。\n \n团队汇聚算法、研发、产品、设计等全方位人才,是一支高速成长、创新驱动的 AI 产品团队,同时兼具底层工程深耕与大模型应用落地经验,直面海量用户真实输入场景。我们鼓励技术创新、重视用户体验,欢迎热爱输入法、看好语音和 AI 交互入口的伙伴加入,一起重构 AI 时代的输入方式。\n\n1、模型训练与创新:负责SFT(监督微调)、DPO(直接偏好优化)、RL(强化学习)、KD(蒸馏)等大模型后训练算法的研究与开发,优化模型训练流程,提升模型在各类任务中的效果和性能,增强模型的泛化能力和适应性;探索并实践参数高效微调技术(如LoRA,QLoRA,Adapter Tuning等),在保证模型效果的同时,显著降低训练与部署成本;\n2、数据Infra及管线:负责输入法、多模态等垂直领域大模型的全流程研发工作,包括模型架构设计、数据Schema抽象、用户行为挖掘、模型训练与评估,打造贴合行业场景需求的专业大模型Infra,驱动模型性能和效果提升;\n3、业务深度协作落地:与产品、运营、设计团队紧密合作,将大模型算法成果转化为实际的产品功能与体验;从需求分析到方案设计,全程参与,深刻理解业务需求,推动模型能力与业务场景的深度融合,形成技术到价值的完整闭环;\n4、前沿技术探索与应用:追踪大模型领域的前沿技术与研究成果,结合业务特点,评估新技术的应用可行性;结合业务需求,对现有大模型算法和垂直领域模型进行优化与迭代,解决模型训练和应用过程中的技术难题,提升模型的性能和效果。",
        "requirements_text": "1、计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业本科及以上学历,具备3年以上机器学习或深度学习领域的研发经验;\n2、对拼写、联想、手写、语音、多模态等垂直领域大模型有深入理解,了解该领域的技术发展趋势和应用场景,有相关项目经验者优先;\n3、精通SFT、DPO、RL、KD等大模型算法原理,具备扎实的机器学习、深度学习理论基础,熟悉主流深度学习框架,有丰富的模型训练与调优经验;熟悉PyTorch与Hugging Face Transformers等主流深度学习框架,具备良好的代码编写规范和工程实践能力,能够独立完成复杂算法的代码实现;了解基础的MLOps理念与工具,包括模型版本控制、关键指标监控、A/B测试及服务回滚策略;\n4、在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等会议发表过相关高质量论文,主导过相关且有影响力的项目者优先;在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n5、具有优秀的逻辑思维能力、问题解决能力和创新意识,能够快速学习和掌握新技术;良好的团队协作精神和沟通能力,能在跨部门协作中高效推进项目。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "模型训练",
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            "沟通能力",
            "逻辑思维",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "2、对拼写、联想、手写、语音、多模态等垂直领域大模型有深入理解,了解该领域的技术发展趋势和应用场景,有相关项目经验者优先;4、在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等会议发表过相关高质量论文,主导过相关且有影响力的项目者优先;在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先",
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    "fulltext": "大模型算法专家 - 豆包输入法\n职位描述\n团队介绍:豆包输入法是字节跳动旗下的新一代 AI 输入法,面向全平台构建大模型智能输入系统,定位“高效输入,享受输出”。产品基于自研 AI 大模型实现高精度的语音识别、多场景智能联想、越用越准的键盘输入,为用户提供高效和安全的输入体验。\n \n团队汇聚算法、研发、产品、设计等全方位人才,是一支高速成长、创新驱动的 AI 产品团队,同时兼具底层工程深耕与大模型应用落地经验,直面海量用户真实输入场景。我们鼓励技术创新、重视用户体验,欢迎热爱输入法、看好语音和 AI 交互入口的伙伴加入,一起重构 AI 时代的输入方式。\n\n1、模型训练与创新:负责SFT(监督微调)、DPO(直接偏好优化)、RL(强化学习)、KD(蒸馏)等大模型后训练算法的研究与开发,优化模型训练流程,提升模型在各类任务中的效果和性能,增强模型的泛化能力和适应性;探索并实践参数高效微调技术(如LoRA,QLoRA,Adapter Tuning等),在保证模型效果的同时,显著降低训练与部署成本;\n2、数据Infra及管线:负责输入法、多模态等垂直领域大模型的全流程研发工作,包括模型架构设计、数据Schema抽象、用户行为挖掘、模型训练与评估,打造贴合行业场景需求的专业大模型Infra,驱动模型性能和效果提升;\n3、业务深度协作落地:与产品、运营、设计团队紧密合作,将大模型算法成果转化为实际的产品功能与体验;从需求分析到方案设计,全程参与,深刻理解业务需求,推动模型能力与业务场景的深度融合,形成技术到价值的完整闭环;\n4、前沿技术探索与应用:追踪大模型领域的前沿技术与研究成果,结合业务特点,评估新技术的应用可行性;结合业务需求,对现有大模型算法和垂直领域模型进行优化与迭代,解决模型训练和应用过程中的技术难题,提升模型的性能和效果。\n\n职位要求\n1、计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业本科及以上学历,具备3年以上机器学习或深度学习领域的研发经验;\n2、对拼写、联想、手写、语音、多模态等垂直领域大模型有深入理解,了解该领域的技术发展趋势和应用场景,有相关项目经验者优先;\n3、精通SFT、DPO、RL、KD等大模型算法原理,具备扎实的机器学习、深度学习理论基础,熟悉主流深度学习框架,有丰富的模型训练与调优经验;熟悉PyTorch与Hugging Face Transformers等主流深度学习框架,具备良好的代码编写规范和工程实践能力,能够独立完成复杂算法的代码实现;了解基础的MLOps理念与工具,包括模型版本控制、关键指标监控、A/B测试及服务回滚策略;\n4、在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等会议发表过相关高质量论文,主导过相关且有影响力的项目者优先;在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n5、具有优秀的逻辑思维能力、问题解决能力和创新意识,能够快速学习和掌握新技术;良好的团队协作精神和沟通能力,能在跨部门协作中高效推进项目。\n团队介绍:豆包输入法是字节跳动旗下的新一代 AI 输入法,面向全平台构建大模型智能输入系统,定位“高效输入,享受输出”。产品基于自研 AI 大模型实现高精度的语音识别、多场景智能联想、越用越准的键盘输入,为用户提供高效和安全的输入体验。\n \n团队汇聚算法、研发、产品、设计等全方位人才,是一支高速成长、创新驱动的 AI 产品团队,同时兼具底层工程深耕与大模型应用落地经验,直面海量用户真实输入场景。我们鼓励技术创新、重视用户体验,欢迎热爱输入法、看好语音和 AI 交互入口的伙伴加入,一起重构 AI 时代的输入方式。\n\n1、模型训练与创新:负责SFT(监督微调)、DPO(直接偏好优化)、RL(强化学习)、KD(蒸馏)等大模型后训练算法的研究与开发,优化模型训练流程,提升模型在各类任务中的效果和性能,增强模型的泛化能力和适应性;探索并实践参数高效微调技术(如LoRA,QLoRA,Adapter Tuning等),在保证模型效果的同时,显著降低训练与部署成本;\n2、数据Infra及管线:负责输入法、多模态等垂直领域大模型的全流程研发工作,包括模型架构设计、数据Schema抽象、用户行为挖掘、模型训练与评估,打造贴合行业场景需求的专业大模型Infra,驱动模型性能和效果提升;\n3、业务深度协作落地:与产品、运营、设计团队紧密合作,将大模型算法成果转化为实际的产品功能与体验;从需求分析到方案设计,全程参与,深刻理解业务需求,推动模型能力与业务场景的深度融合,形成技术到价值的完整闭环;\n4、前沿技术探索与应用:追踪大模型领域的前沿技术与研究成果,结合业务特点,评估新技术的应用可行性;结合业务需求,对现有大模型算法和垂直领域模型进行优化与迭代,解决模型训练和应用过程中的技术难题,提升模型的性能和效果。\n1、计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业本科及以上学历,具备3年以上机器学习或深度学习领域的研发经验;\n2、对拼写、联想、手写、语音、多模态等垂直领域大模型有深入理解,了解该领域的技术发展趋势和应用场景,有相关项目经验者优先;\n3、精通SFT、DPO、RL、KD等大模型算法原理,具备扎实的机器学习、深度学习理论基础,熟悉主流深度学习框架,有丰富的模型训练与调优经验;熟悉PyTorch与Hugging Face Transformers等主流深度学习框架,具备良好的代码编写规范和工程实践能力,能够独立完成复杂算法的代码实现;了解基础的MLOps理念与工具,包括模型版本控制、关键指标监控、A/B测试及服务回滚策略;\n4、在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等会议发表过相关高质量论文,主导过相关且有影响力的项目者优先;在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n5、具有优秀的逻辑思维能力、问题解决能力和创新意识,能够快速学习和掌握新技术;良好的团队协作精神和沟通能力,能在跨部门协作中高效推进项目。",
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