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        "responsibilities": "团队介绍：抖音用户体验团队成立于2018年，致力于发展业界独特技术栈，通过技术手段提升抖音及抖音系APP的用户体验，为业务发展提供技术支撑。我们在AI与各类基础技术领域的融合上具备远见与决心，曾开创个性化视频体验、个性化应用体验等多个业界全新的技术子领域和相关技术，在抖音等产品建立市场地位的过程中得到充分验证，并持续关注和探索前沿技术方向。团队交叉融合推荐类系统、因果推断、运筹求解、端智能、大模型训练、音视频、网络、编译器等多种不同的技术领域，并能够最直接、快速地推动新技术落地，带来显著业务价值。\n\n课题介绍：\n抖音研发团队，负责抖音短视频、直播、中长视频、搜索、图文、音乐、社交通讯、医疗等业务技术开发，以及字节跳动旗下产品的客服平台、业务安全、用户增长、用户体验、抖音账号、AI技术研究与赋能等中台团队的研发工作。本次课题共涉及5个方向：\n1、用户体验：抖音场景下的端侧大模型架构与推理加速体系研究；\n2、抖音直播：迭代3D生成大模型，优化数据、编码和模型架构，提升3D资产生成效率和品质；\n3、汽水音乐：聚焦音乐生成大模型的核心算法研究与优化，旨在攻克上述技术瓶颈，提升AI音乐创作的质量、可控性与创新性，赋能短视频配乐、虚拟偶像等多元应用场景；\n4、AI技术研究与赋能：随着大模型在代码生成与软件开发中的应用不断深化，构建端到端AI Coding模型已成为提升研发效率的关键方向。本课题聚焦从数据构建、模型训练（SFT/RL）、到推理部署的全链路优化，探索从需求理解，代码生成与修复，与功能上线的一体化建模方法。重点解决领域知识注入、大规模SFT训练、Agentic RL等问题，推动AI在抖音等真实业务研发场景中的规模化落地；\n5、小荷健康：围绕问诊、工具调用、科普与病例分析，提升医疗大模型任务规划与推理能力，保证结果准确稳定可用。\n\n课题挑战：\n1、资源约束极强，需兼顾算力、内存与功耗；通用性要求高，需支撑多业务场景高精度处理；面向差异化设备，实现任务复杂度的弹性适配；\n2、高质量3D数据严重稀缺，3D几何与纹理表征复杂，生成质量与美术水准比仍有差距，当前链路冗长效率偏低；\n3、音乐审美偏好的量化建模问题、长序列高品质音乐生成问题、多风格泛化与创新生成问题、推理增强方法的迁移应用问题；\n4、抖音研发大模型需高效的业务知识注入，复杂且超长的上下文管理，解决高质量训练数据稀缺，Agentic RL的持续训练；\n5、小荷健康围绕医疗场景基座模型 ，Agent Foundation构建与评测体系，强化模型复杂知识检索、任务分解及长链路执行能力。通过优化 SFT、RL、OPD等后训练方法的组合策略，兼顾模型效果、稳定性与泛化性。同时探究线上用户体验与基座模型训练间的关联，实现医疗大模型能力与实际应用效果的协同提升。\n\n课题价值：\n1、技术价值：等参数量级下，可大规模落地的业界领先模型；业务价值：提升抖音用户和业务接入的覆盖面，获得用户和营收价值；\n2、技术上提升3D表征与生成能力，迭代3D生成大模型；业务上支撑直播和社交应用，产出丰富3D资产，满足海量用户的个性化需求；\n3、技术上突破音乐生成在审美建模、长序列连贯性等核心瓶颈，引领AI音乐生成技术前沿；业务上提升抖音/汽水音乐的AI创作能力，降低音乐创作门槛，丰富内容生态，提供音乐内容供给；\n4、技术上探索前沿模型训练策略，构建字节内部真实环境下的数据飞轮，提高业务研发效率，提升代码质量与性能；\n5、技术上提升医疗大模型Agent与Post-Training方向的关键技术突破，提升问诊、科普、病例分析等核心场景业务效果，沉淀可复用的数据、训练与评测方法，支撑长期模型演进。",
        "requirements_text": "1、2027届毕业，获得博士学位，人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先；\n2、扎实的机器学习基础，熟悉NLP、LLM/AIGC领域的技术，在相关领域顶级会议发表论文或主导过大影响力项目者优先；\n3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python，熟悉各种算法研究所需工具；\n4、在因果推断、优化理论、数据挖掘、运筹学等领域之一达到前沿水平者优先；\n5、出色的问题分析和解决能力，能快速理解并灵活运用跨领域知识，有自主探索解决方案的能力；\n6、良好的沟通协作能力，能构建合理的研究与落地规划。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
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            "大语言模型"
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        "preferred_qualifications": "1、2027届毕业，获得博士学位，人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先；2、扎实的机器学习基础，熟悉NLP、LLM/AIGC领域的技术，在相关领域顶级会议发表论文或主导过大影响力项目者优先；4、在因果推断、优化理论、数据挖掘、运筹学等领域之一达到前沿水平者优先",
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    "fulltext": "抖音多业务场景的大模型训练与应用 - 抖音体验\n职位描述\n团队介绍：抖音用户体验团队成立于2018年，致力于发展业界独特技术栈，通过技术手段提升抖音及抖音系APP的用户体验，为业务发展提供技术支撑。我们在AI与各类基础技术领域的融合上具备远见与决心，曾开创个性化视频体验、个性化应用体验等多个业界全新的技术子领域和相关技术，在抖音等产品建立市场地位的过程中得到充分验证，并持续关注和探索前沿技术方向。团队交叉融合推荐类系统、因果推断、运筹求解、端智能、大模型训练、音视频、网络、编译器等多种不同的技术领域，并能够最直接、快速地推动新技术落地，带来显著业务价值。\n\n课题介绍：\n抖音研发团队，负责抖音短视频、直播、中长视频、搜索、图文、音乐、社交通讯、医疗等业务技术开发，以及字节跳动旗下产品的客服平台、业务安全、用户增长、用户体验、抖音账号、AI技术研究与赋能等中台团队的研发工作。本次课题共涉及5个方向：\n1、用户体验：抖音场景下的端侧大模型架构与推理加速体系研究；\n2、抖音直播：迭代3D生成大模型，优化数据、编码和模型架构，提升3D资产生成效率和品质；\n3、汽水音乐：聚焦音乐生成大模型的核心算法研究与优化，旨在攻克上述技术瓶颈，提升AI音乐创作的质量、可控性与创新性，赋能短视频配乐、虚拟偶像等多元应用场景；\n4、AI技术研究与赋能：随着大模型在代码生成与软件开发中的应用不断深化，构建端到端AI Coding模型已成为提升研发效率的关键方向。本课题聚焦从数据构建、模型训练（SFT/RL）、到推理部署的全链路优化，探索从需求理解，代码生成与修复，与功能上线的一体化建模方法。重点解决领域知识注入、大规模SFT训练、Agentic RL等问题，推动AI在抖音等真实业务研发场景中的规模化落地；\n5、小荷健康：围绕问诊、工具调用、科普与病例分析，提升医疗大模型任务规划与推理能力，保证结果准确稳定可用。\n\n课题挑战：\n1、资源约束极强，需兼顾算力、内存与功耗；通用性要求高，需支撑多业务场景高精度处理；面向差异化设备，实现任务复杂度的弹性适配；\n2、高质量3D数据严重稀缺，3D几何与纹理表征复杂，生成质量与美术水准比仍有差距，当前链路冗长效率偏低；\n3、音乐审美偏好的量化建模问题、长序列高品质音乐生成问题、多风格泛化与创新生成问题、推理增强方法的迁移应用问题；\n4、抖音研发大模型需高效的业务知识注入，复杂且超长的上下文管理，解决高质量训练数据稀缺，Agentic RL的持续训练；\n5、小荷健康围绕医疗场景基座模型 ，Agent Foundation构建与评测体系，强化模型复杂知识检索、任务分解及长链路执行能力。通过优化 SFT、RL、OPD等后训练方法的组合策略，兼顾模型效果、稳定性与泛化性。同时探究线上用户体验与基座模型训练间的关联，实现医疗大模型能力与实际应用效果的协同提升。\n\n课题价值：\n1、技术价值：等参数量级下，可大规模落地的业界领先模型；业务价值：提升抖音用户和业务接入的覆盖面，获得用户和营收价值；\n2、技术上提升3D表征与生成能力，迭代3D生成大模型；业务上支撑直播和社交应用，产出丰富3D资产，满足海量用户的个性化需求；\n3、技术上突破音乐生成在审美建模、长序列连贯性等核心瓶颈，引领AI音乐生成技术前沿；业务上提升抖音/汽水音乐的AI创作能力，降低音乐创作门槛，丰富内容生态，提供音乐内容供给；\n4、技术上探索前沿模型训练策略，构建字节内部真实环境下的数据飞轮，提高业务研发效率，提升代码质量与性能；\n5、技术上提升医疗大模型Agent与Post-Training方向的关键技术突破，提升问诊、科普、病例分析等核心场景业务效果，沉淀可复用的数据、训练与评测方法，支撑长期模型演进。\n\n职位要求\n1、2027届毕业，获得博士学位，人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先；\n2、扎实的机器学习基础，熟悉NLP、LLM/AIGC领域的技术，在相关领域顶级会议发表论文或主导过大影响力项目者优先；\n3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python，熟悉各种算法研究所需工具；\n4、在因果推断、优化理论、数据挖掘、运筹学等领域之一达到前沿水平者优先；\n5、出色的问题分析和解决能力，能快速理解并灵活运用跨领域知识，有自主探索解决方案的能力；\n6、良好的沟通协作能力，能构建合理的研究与落地规划。\n团队介绍：抖音用户体验团队成立于2018年，致力于发展业界独特技术栈，通过技术手段提升抖音及抖音系APP的用户体验，为业务发展提供技术支撑。我们在AI与各类基础技术领域的融合上具备远见与决心，曾开创个性化视频体验、个性化应用体验等多个业界全新的技术子领域和相关技术，在抖音等产品建立市场地位的过程中得到充分验证，并持续关注和探索前沿技术方向。团队交叉融合推荐类系统、因果推断、运筹求解、端智能、大模型训练、音视频、网络、编译器等多种不同的技术领域，并能够最直接、快速地推动新技术落地，带来显著业务价值。\n\n课题介绍：\n抖音研发团队，负责抖音短视频、直播、中长视频、搜索、图文、音乐、社交通讯、医疗等业务技术开发，以及字节跳动旗下产品的客服平台、业务安全、用户增长、用户体验、抖音账号、AI技术研究与赋能等中台团队的研发工作。本次课题共涉及5个方向：\n1、用户体验：抖音场景下的端侧大模型架构与推理加速体系研究；\n2、抖音直播：迭代3D生成大模型，优化数据、编码和模型架构，提升3D资产生成效率和品质；\n3、汽水音乐：聚焦音乐生成大模型的核心算法研究与优化，旨在攻克上述技术瓶颈，提升AI音乐创作的质量、可控性与创新性，赋能短视频配乐、虚拟偶像等多元应用场景；\n4、AI技术研究与赋能：随着大模型在代码生成与软件开发中的应用不断深化，构建端到端AI Coding模型已成为提升研发效率的关键方向。本课题聚焦从数据构建、模型训练（SFT/RL）、到推理部署的全链路优化，探索从需求理解，代码生成与修复，与功能上线的一体化建模方法。重点解决领域知识注入、大规模SFT训练、Agentic RL等问题，推动AI在抖音等真实业务研发场景中的规模化落地；\n5、小荷健康：围绕问诊、工具调用、科普与病例分析，提升医疗大模型任务规划与推理能力，保证结果准确稳定可用。\n\n课题挑战：\n1、资源约束极强，需兼顾算力、内存与功耗；通用性要求高，需支撑多业务场景高精度处理；面向差异化设备，实现任务复杂度的弹性适配；\n2、高质量3D数据严重稀缺，3D几何与纹理表征复杂，生成质量与美术水准比仍有差距，当前链路冗长效率偏低；\n3、音乐审美偏好的量化建模问题、长序列高品质音乐生成问题、多风格泛化与创新生成问题、推理增强方法的迁移应用问题；\n4、抖音研发大模型需高效的业务知识注入，复杂且超长的上下文管理，解决高质量训练数据稀缺，Agentic RL的持续训练；\n5、小荷健康围绕医疗场景基座模型 ，Agent Foundation构建与评测体系，强化模型复杂知识检索、任务分解及长链路执行能力。通过优化 SFT、RL、OPD等后训练方法的组合策略，兼顾模型效果、稳定性与泛化性。同时探究线上用户体验与基座模型训练间的关联，实现医疗大模型能力与实际应用效果的协同提升。\n\n课题价值：\n1、技术价值：等参数量级下，可大规模落地的业界领先模型；业务价值：提升抖音用户和业务接入的覆盖面，获得用户和营收价值；\n2、技术上提升3D表征与生成能力，迭代3D生成大模型；业务上支撑直播和社交应用，产出丰富3D资产，满足海量用户的个性化需求；\n3、技术上突破音乐生成在审美建模、长序列连贯性等核心瓶颈，引领AI音乐生成技术前沿；业务上提升抖音/汽水音乐的AI创作能力，降低音乐创作门槛，丰富内容生态，提供音乐内容供给；\n4、技术上探索前沿模型训练策略，构建字节内部真实环境下的数据飞轮，提高业务研发效率，提升代码质量与性能；\n5、技术上提升医疗大模型Agent与Post-Training方向的关键技术突破，提升问诊、科普、病例分析等核心场景业务效果，沉淀可复用的数据、训练与评测方法，支撑长期模型演进。\n1、2027届毕业，获得博士学位，人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先；\n2、扎实的机器学习基础，熟悉NLP、LLM/AIGC领域的技术，在相关领域顶级会议发表论文或主导过大影响力项目者优先；\n3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python，熟悉各种算法研究所需工具；\n4、在因果推断、优化理论、数据挖掘、运筹学等领域之一达到前沿水平者优先；\n5、出色的问题分析和解决能力，能快速理解并灵活运用跨领域知识，有自主探索解决方案的能力；\n6、良好的沟通协作能力，能构建合理的研究与落地规划。",
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