主分类:数据工程与数据平台研发
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": "具身智能数据开发工程师 - Seed大模型人才校招",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "大数据"AI生成
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"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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"compensation": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "你将获得以下成长机会:"
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"requirements": {
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"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": "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\n我们正在寻找对机器人和AI充满热情的你,加入机器人数据平台团队!在这里,你将参与构建驱动下一代机器人大模型持续进化的数据闭环体系,和算法、系统、产品多方协作,从0到1打造机器人领域专属的数据基础设施。\n你将获得以下成长机会:\n1、参与搭建机器人领域大模型数据处理平台,覆盖采集、清洗、标注、训练到评估的全流程数据闭环;\n2、参与设计与实现高吞吐、可扩展的时序多模态数据处理引擎,服务图像、视频、语音、动作等多模态数据;\n3、基于大模型能力,挖掘高价值数据,提升数据质量,亲身见证数据驱动下机器人能力的每一次进化。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机、自动化、电子等相关专业;\n2、对机器人系统、人工智能、数据平台等方向有浓厚兴趣,渴望深入理解机器人\"大脑\"的构建逻辑;\n3、熟悉Python或Golang至少一种编程语言,具备良好的编程基础和代码规范意识;\n4、了解图像/视频/多模态数据处理的基本概念,有相关课程项目或实践经验者优先;\n5、学习能力强,乐于探索新技术,具备良好的沟通协作能力和团队精神。\n\n加分项\n1、有自动标注、数据质检、数据多样性分析或评测集构建相关项目经验;\n2、熟悉分布式计算或大数据处理框架(如Spark、Ray、Daft等)或AI数据湖;\n3、有海量数据处理平台、数据调度系统、数据流/批一体框架使用或开发经验;\n4、参与过机器人系统、仿真环境或大模型训练相关项目、竞赛或科研课题;\n5、有VLM/VLA相关研究或实践经验;\n6、在顶会/期刊发表过相关论文,或有相关专利申请经历。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Golang",
"Spark",
"模型训练",
"学习能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "4、了解图像/视频/多模态数据处理的基本概念,有相关课程项目或实践经验者优先;加分项",
"job_highlights": "你将获得以下成长机会:"
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"posting": {
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"fulltext": "具身智能数据开发工程师 - 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\n我们正在寻找对机器人和AI充满热情的你,加入机器人数据平台团队!在这里,你将参与构建驱动下一代机器人大模型持续进化的数据闭环体系,和算法、系统、产品多方协作,从0到1打造机器人领域专属的数据基础设施。\n你将获得以下成长机会:\n1、参与搭建机器人领域大模型数据处理平台,覆盖采集、清洗、标注、训练到评估的全流程数据闭环;\n2、参与设计与实现高吞吐、可扩展的时序多模态数据处理引擎,服务图像、视频、语音、动作等多模态数据;\n3、基于大模型能力,挖掘高价值数据,提升数据质量,亲身见证数据驱动下机器人能力的每一次进化。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机、自动化、电子等相关专业;\n2、对机器人系统、人工智能、数据平台等方向有浓厚兴趣,渴望深入理解机器人\"大脑\"的构建逻辑;\n3、熟悉Python或Golang至少一种编程语言,具备良好的编程基础和代码规范意识;\n4、了解图像/视频/多模态数据处理的基本概念,有相关课程项目或实践经验者优先;\n5、学习能力强,乐于探索新技术,具备良好的沟通协作能力和团队精神。\n\n加分项\n1、有自动标注、数据质检、数据多样性分析或评测集构建相关项目经验;\n2、熟悉分布式计算或大数据处理框架(如Spark、Ray、Daft等)或AI数据湖;\n3、有海量数据处理平台、数据调度系统、数据流/批一体框架使用或开发经验;\n4、参与过机器人系统、仿真环境或大模型训练相关项目、竞赛或科研课题;\n5、有VLM/VLA相关研究或实践经验;\n6、在顶会/期刊发表过相关论文,或有相关专利申请经历。\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\n我们正在寻找对机器人和AI充满热情的你,加入机器人数据平台团队!在这里,你将参与构建驱动下一代机器人大模型持续进化的数据闭环体系,和算法、系统、产品多方协作,从0到1打造机器人领域专属的数据基础设施。\n你将获得以下成长机会:\n1、参与搭建机器人领域大模型数据处理平台,覆盖采集、清洗、标注、训练到评估的全流程数据闭环;\n2、参与设计与实现高吞吐、可扩展的时序多模态数据处理引擎,服务图像、视频、语音、动作等多模态数据;\n3、基于大模型能力,挖掘高价值数据,提升数据质量,亲身见证数据驱动下机器人能力的每一次进化。\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机、自动化、电子等相关专业;\n2、对机器人系统、人工智能、数据平台等方向有浓厚兴趣,渴望深入理解机器人\"大脑\"的构建逻辑;\n3、熟悉Python或Golang至少一种编程语言,具备良好的编程基础和代码规范意识;\n4、了解图像/视频/多模态数据处理的基本概念,有相关课程项目或实践经验者优先;\n5、学习能力强,乐于探索新技术,具备良好的沟通协作能力和团队精神。\n\n加分项\n1、有自动标注、数据质检、数据多样性分析或评测集构建相关项目经验;\n2、熟悉分布式计算或大数据处理框架(如Spark、Ray、Daft等)或AI数据湖;\n3、有海量数据处理平台、数据调度系统、数据流/批一体框架使用或开发经验;\n4、参与过机器人系统、仿真环境或大模型训练相关项目、竞赛或科研课题;\n5、有VLM/VLA相关研究或实践经验;\n6、在顶会/期刊发表过相关论文,或有相关专利申请经历。",
"standard_classification": {
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