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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7669731382520203573

多模态大模型算法工程师 - TikTok内容安全算法

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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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "多模态大模型算法工程师 - TikTok内容安全算法",
        "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。"
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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "2027届获得硕士及以上学位",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "团队介绍:国际化内容安全算法研究团队致力于为字节跳动国际化产品的用户维护安全可信赖环境,通过开发、迭代机器学习模型和信息系统以更早、更快发掘风险、监控风险、响应紧急事件,团队同时负责产品基座大模型的研发,我们在研发过程中需要解决数据合规、模型推理能力、多语种性能优化等方面的问题,从而为平台上的内容审核、搜索、推荐等多项业务提供安全合规,性能优越的基座模型。\n\n1、参与多模态大模型在TikTok内容安全场景中的算法研发与落地,包括视频理解、跨模态检索、复杂语义推理等方向;\n2、参与探索大模型预训练、后训练及对齐技术,包括但不限于SFT、RL、Reward Model、模型蒸馏等,提升模型在复杂任务中的理解、推理、对齐和泛化能力;\n3、参与Agent、GUI-Agent、Agentic RL、Self-Evolving、Loop Engineering等技术的前沿探索,推动前沿技术的业务验证与落地。",
        "requirements_text": "1、2027届获得硕士及以上学位,计算机、人工智能等相关专业;\n2、具备扎实的机器学习、深度学习和算法基础,对大模型、多模态、计算机视觉、NLP、强化学习等方向有浓厚兴趣;\n3、熟悉LLM、VLM、Agent、视频理解、多模态检索、RL、Agentic RL等一个或多个方向,有相关研究或项目经验者优先;\n4、具备良好的算法工程实现能力,熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架,能够完成模型训练、实验分析和代码实现;\n5、具备良好的沟通协作能力,能够与团队成员共同推进项目进展;\n6、在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、ACL、EMNLP等顶级会议或期刊发表论文,或在高水平竞赛中取得优秀成绩者优先。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "强化学习",
            "自然语言处理",
            "计算机视觉",
            "模型训练",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "3、熟悉LLM、VLM、Agent、视频理解、多模态检索、RL、Agentic RL等一个或多个方向,有相关研究或项目经验者优先;6、在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、ACL、EMNLP等顶级会议或期刊发表论文,或在高水平竞赛中取得优秀成绩者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
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    "posting": {
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        "post_date": "2026-08-03",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7669731382520203573/detail"
    },
    "fulltext": "多模态大模型算法工程师 - TikTok内容安全算法\n职位描述\n团队介绍:国际化内容安全算法研究团队致力于为字节跳动国际化产品的用户维护安全可信赖环境,通过开发、迭代机器学习模型和信息系统以更早、更快发掘风险、监控风险、响应紧急事件,团队同时负责产品基座大模型的研发,我们在研发过程中需要解决数据合规、模型推理能力、多语种性能优化等方面的问题,从而为平台上的内容审核、搜索、推荐等多项业务提供安全合规,性能优越的基座模型。\n\n1、参与多模态大模型在TikTok内容安全场景中的算法研发与落地,包括视频理解、跨模态检索、复杂语义推理等方向;\n2、参与探索大模型预训练、后训练及对齐技术,包括但不限于SFT、RL、Reward Model、模型蒸馏等,提升模型在复杂任务中的理解、推理、对齐和泛化能力;\n3、参与Agent、GUI-Agent、Agentic RL、Self-Evolving、Loop Engineering等技术的前沿探索,推动前沿技术的业务验证与落地。\n\n职位要求\n1、2027届获得硕士及以上学位,计算机、人工智能等相关专业;\n2、具备扎实的机器学习、深度学习和算法基础,对大模型、多模态、计算机视觉、NLP、强化学习等方向有浓厚兴趣;\n3、熟悉LLM、VLM、Agent、视频理解、多模态检索、RL、Agentic RL等一个或多个方向,有相关研究或项目经验者优先;\n4、具备良好的算法工程实现能力,熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架,能够完成模型训练、实验分析和代码实现;\n5、具备良好的沟通协作能力,能够与团队成员共同推进项目进展;\n6、在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、ACL、EMNLP等顶级会议或期刊发表论文,或在高水平竞赛中取得优秀成绩者优先。\n团队介绍:国际化内容安全算法研究团队致力于为字节跳动国际化产品的用户维护安全可信赖环境,通过开发、迭代机器学习模型和信息系统以更早、更快发掘风险、监控风险、响应紧急事件,团队同时负责产品基座大模型的研发,我们在研发过程中需要解决数据合规、模型推理能力、多语种性能优化等方面的问题,从而为平台上的内容审核、搜索、推荐等多项业务提供安全合规,性能优越的基座模型。\n\n1、参与多模态大模型在TikTok内容安全场景中的算法研发与落地,包括视频理解、跨模态检索、复杂语义推理等方向;\n2、参与探索大模型预训练、后训练及对齐技术,包括但不限于SFT、RL、Reward Model、模型蒸馏等,提升模型在复杂任务中的理解、推理、对齐和泛化能力;\n3、参与Agent、GUI-Agent、Agentic RL、Self-Evolving、Loop Engineering等技术的前沿探索,推动前沿技术的业务验证与落地。\n1、2027届获得硕士及以上学位,计算机、人工智能等相关专业;\n2、具备扎实的机器学习、深度学习和算法基础,对大模型、多模态、计算机视觉、NLP、强化学习等方向有浓厚兴趣;\n3、熟悉LLM、VLM、Agent、视频理解、多模态检索、RL、Agentic RL等一个或多个方向,有相关研究或项目经验者优先;\n4、具备良好的算法工程实现能力,熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架,能够完成模型训练、实验分析和代码实现;\n5、具备良好的沟通协作能力,能够与团队成员共同推进项目进展;\n6、在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、ACL、EMNLP等顶级会议或期刊发表论文,或在高水平竞赛中取得优秀成绩者优先。",
    "standard_classification": {
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        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
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