主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：搜索推荐与业务决策算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "AIGC算法策略工程师-Ads Core",
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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": "自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业的硕士/博士生",
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"responsibilities": "团队介绍：Ads core-creative支持字节中国区商业化广告的创意生态、创意生产、创意个性化分发产品的核心算法能力建设，覆盖抖音、头条系（头条、西瓜、番茄等）、穿山甲的等流量场景的创意优化。\n动态创意作为自动化投放系统（UB max）的核心能力之一，通过多模态大模型实现更智能的创意生产和投放。AIGC技术的爆发推动全新的创意生产和投放模式，相比传统的依赖先验知识、通过启发式探索的方式，端到端生产和投放的模式符合广告投放目标且能帮助客户跑量的创意。\n\n1、构建下一代创意生产-投放AI Agent：\n1）基于大模型构建文本-图像-视频跨模态创作引擎，实现从文案/图像到视频的全模态创意AIGC；\n2）针对商业化各场景定制化训练和优化模型，提升模型在各素材中的生产效率、素材质量、多样性，逐步接近人类生产水平；\n3）建立近实时反馈的创意进化飞轮，构建近线反馈的素材生产模式+自动化投放，实现广告创意的动态化、个性化生产和投放，最终提升广告的变现效率；\n2、大模型能力面向场景定制化：\n1）围绕商业化多样性目标，构建鲁邦、防Kacking的Rewardmodel，指导生成模型实现对业务收益的优化；\n2）构建基于多模态的推理模型，能够直接推理学习高跑量创意的原因，并结合生成模型生成多模态素材。",
"requirements_text": "1、自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业的硕士/博士生；\n2、熟练使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3、在大模型推理、多模态方向有实战的训练和模型设计经验者优先，熟悉了解并掌握Transformer、Diffusion、LLM、VAE、CLIP等优先\n4、对Llama/Qwen/Hunyuan/Deepseek/Kimi等开源模型迭代优化有深入理解，有大模型领域顶级会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先；\n5、对技术有很强的好奇心和兴趣、主动性强、有良好的沟通和团队协作意识。",
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"PyTorch",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "3、在大模型推理、多模态方向有实战的训练和模型设计经验者优先，熟悉了解并掌握Transformer、Diffusion、LLM、VAE、CLIP等优先；4、对Llama/Qwen/Hunyuan/Deepseek/Kimi等开源模型迭代优化有深入理解，有大模型领域顶级会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先",
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"fulltext": "AIGC算法策略工程师-Ads Core\n职位描述\n团队介绍：Ads core-creative支持字节中国区商业化广告的创意生态、创意生产、创意个性化分发产品的核心算法能力建设，覆盖抖音、头条系（头条、西瓜、番茄等）、穿山甲的等流量场景的创意优化。\n动态创意作为自动化投放系统（UB max）的核心能力之一，通过多模态大模型实现更智能的创意生产和投放。AIGC技术的爆发推动全新的创意生产和投放模式，相比传统的依赖先验知识、通过启发式探索的方式，端到端生产和投放的模式符合广告投放目标且能帮助客户跑量的创意。\n\n1、构建下一代创意生产-投放AI Agent：\n1）基于大模型构建文本-图像-视频跨模态创作引擎，实现从文案/图像到视频的全模态创意AIGC；\n2）针对商业化各场景定制化训练和优化模型，提升模型在各素材中的生产效率、素材质量、多样性，逐步接近人类生产水平；\n3）建立近实时反馈的创意进化飞轮，构建近线反馈的素材生产模式+自动化投放，实现广告创意的动态化、个性化生产和投放，最终提升广告的变现效率；\n2、大模型能力面向场景定制化：\n1）围绕商业化多样性目标，构建鲁邦、防Kacking的Rewardmodel，指导生成模型实现对业务收益的优化；\n2）构建基于多模态的推理模型，能够直接推理学习高跑量创意的原因，并结合生成模型生成多模态素材。\n\n职位要求\n1、自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业的硕士/博士生；\n2、熟练使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3、在大模型推理、多模态方向有实战的训练和模型设计经验者优先，熟悉了解并掌握Transformer、Diffusion、LLM、VAE、CLIP等优先\n4、对Llama/Qwen/Hunyuan/Deepseek/Kimi等开源模型迭代优化有深入理解，有大模型领域顶级会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先；\n5、对技术有很强的好奇心和兴趣、主动性强、有良好的沟通和团队协作意识。\n团队介绍：Ads core-creative支持字节中国区商业化广告的创意生态、创意生产、创意个性化分发产品的核心算法能力建设，覆盖抖音、头条系（头条、西瓜、番茄等）、穿山甲的等流量场景的创意优化。\n动态创意作为自动化投放系统（UB max）的核心能力之一，通过多模态大模型实现更智能的创意生产和投放。AIGC技术的爆发推动全新的创意生产和投放模式，相比传统的依赖先验知识、通过启发式探索的方式，端到端生产和投放的模式符合广告投放目标且能帮助客户跑量的创意。\n\n1、构建下一代创意生产-投放AI Agent：\n1）基于大模型构建文本-图像-视频跨模态创作引擎，实现从文案/图像到视频的全模态创意AIGC；\n2）针对商业化各场景定制化训练和优化模型，提升模型在各素材中的生产效率、素材质量、多样性，逐步接近人类生产水平；\n3）建立近实时反馈的创意进化飞轮，构建近线反馈的素材生产模式+自动化投放，实现广告创意的动态化、个性化生产和投放，最终提升广告的变现效率；\n2、大模型能力面向场景定制化：\n1）围绕商业化多样性目标，构建鲁邦、防Kacking的Rewardmodel，指导生成模型实现对业务收益的优化；\n2）构建基于多模态的推理模型，能够直接推理学习高跑量创意的原因，并结合生成模型生成多模态素材。\n1、自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业的硕士/博士生；\n2、熟练使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3、在大模型推理、多模态方向有实战的训练和模型设计经验者优先，熟悉了解并掌握Transformer、Diffusion、LLM、VAE、CLIP等优先\n4、对Llama/Qwen/Hunyuan/Deepseek/Kimi等开源模型迭代优化有深入理解，有大模型领域顶级会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先；\n5、对技术有很强的好奇心和兴趣、主动性强、有良好的沟通和团队协作意识。",
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