主分类:大模型与生成式算法研发
辅助:语音与音频算法研发(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型算法(豆包输入法) - Data语音",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
},
"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "2027届获得本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍:Data-语音团队致力于语音、音乐等大模型AIGC技术的研发和产品创新,我们的使命是通过多模态AIGC音频技术赋能内容创作和语音交互,让内容生产、消费与互动变得更加简单、沉浸、多元化。当前团队已有成熟的大模型语音合成、语音理解、音乐生成等多模态音频技术,并持续迭代大模型端到端语音交互方案等,一方面通过中台形式服务于公司众多业务线,例如豆包/Dola、抖音/TikTok、剪映/CapCut、番茄小说、海绵音乐等产品;另一方面,团队已经通过字节跳动旗下的火山引擎开放平台-语音技术和火山方舟平台,向众多企业开放技术成熟稳定的能力和服务。\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、2027届获得本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业;\n2、具备机器学习或深度学习领域的研发经验;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;有丰富的模型训练与调优经验;主导过相关且有影响力的项目者优先;\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;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等顶会发表过相关高质量论文;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",
"团队协作",
"沟通能力",
"逻辑思维",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "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;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",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7668624387940469045/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7668624387940469045",
"post_date": "2026-07-31",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7668624387940469045/detail"
},
"fulltext": "大模型算法(豆包输入法) - Data语音\n职位描述\n团队介绍:Data-语音团队致力于语音、音乐等大模型AIGC技术的研发和产品创新,我们的使命是通过多模态AIGC音频技术赋能内容创作和语音交互,让内容生产、消费与互动变得更加简单、沉浸、多元化。当前团队已有成熟的大模型语音合成、语音理解、音乐生成等多模态音频技术,并持续迭代大模型端到端语音交互方案等,一方面通过中台形式服务于公司众多业务线,例如豆包/Dola、抖音/TikTok、剪映/CapCut、番茄小说、海绵音乐等产品;另一方面,团队已经通过字节跳动旗下的火山引擎开放平台-语音技术和火山方舟平台,向众多企业开放技术成熟稳定的能力和服务。\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、2027届获得本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业;\n2、具备机器学习或深度学习领域的研发经验;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;有丰富的模型训练与调优经验;主导过相关且有影响力的项目者优先;\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;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等顶会发表过相关高质量论文;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:Data-语音团队致力于语音、音乐等大模型AIGC技术的研发和产品创新,我们的使命是通过多模态AIGC音频技术赋能内容创作和语音交互,让内容生产、消费与互动变得更加简单、沉浸、多元化。当前团队已有成熟的大模型语音合成、语音理解、音乐生成等多模态音频技术,并持续迭代大模型端到端语音交互方案等,一方面通过中台形式服务于公司众多业务线,例如豆包/Dola、抖音/TikTok、剪映/CapCut、番茄小说、海绵音乐等产品;另一方面,团队已经通过字节跳动旗下的火山引擎开放平台-语音技术和火山方舟平台,向众多企业开放技术成熟稳定的能力和服务。\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、2027届获得本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业;\n2、具备机器学习或深度学习领域的研发经验;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;有丰富的模型训练与调优经验;主导过相关且有影响力的项目者优先;\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;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等顶会发表过相关高质量论文;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。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
"std_aux_codes": [
"T035"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}