职位详情

职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7536092915743934727

大模型算法工程师(视频/图片创作)-剪映CapCut

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)
{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "大模型算法工程师(视频/图片创作)-剪映CapCut",
        "job_level": "未披露",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": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责视频/图片创作营销Agent相关的研发和应用,研究高质量数据的挖掘和合成、大模型的对齐效率、多目标融合的学习,Agent全链路优化的方法等等,期望以大模型影响整个创作者生态;\n2、高质量数据挖掘清洗对齐,多领域的数据自动合成方法,Self-Instruct等探索;\n3、全模态大模型(文本、图像、语音)的Post-Training算法,探索多模态感知能力的边界;\n4、结合LongCOT/RL等进行Agent的全链路自主探索学习,并探索跟应用目标融合的学习方;\n5、结合业务把技术转化成线上产品,影响千千万万的视频、图片创作者。",
        "requirements_text": "1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握至少一门语言,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n2、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术,深入理解大模型或图片视频生成等相关技术栈(如RLHF、SFT、Dit/Vit/Transformer等);\n3、在大模型领域,主导过大影响力的项目或论文者优先;在ACL/EMNLP/ECCV/CVPR等顶会发表论文者优先;\n4、有视频/图片创作项目经验,有强化学习结合大模型落地经验,有文案生成、创意生成、素材编辑、AI特效等有相关经验优先;\n5、出色的问题分析和解决能力,有自主探索解决方案的能力;\n6、良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术,推动技术进步;优秀的心理素质与应变能力,面对困难勇于迎接挑战。",
        "skills": [AI生成
            "强化学习",
            "数据结构",
            "文案",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握至少一门语言,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;3、在大模型领域,主导过大影响力的项目或论文者优先;在ACL/EMNLP/ECCV/CVPR等顶会发表论文者优先;4、有视频/图片创作项目经验,有强化学习结合大模型落地经验,有文案生成、创意生成、素材编辑、AI特效等有相关经验优先",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7536092915743934727/detail"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "7536092915743934727",
        "post_date": "2025-08-08",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7536092915743934727/detail"
    },
    "fulltext": "大模型算法工程师(视频/图片创作)-剪映CapCut\n职位描述\n1、负责视频/图片创作营销Agent相关的研发和应用,研究高质量数据的挖掘和合成、大模型的对齐效率、多目标融合的学习,Agent全链路优化的方法等等,期望以大模型影响整个创作者生态;\n2、高质量数据挖掘清洗对齐,多领域的数据自动合成方法,Self-Instruct等探索;\n3、全模态大模型(文本、图像、语音)的Post-Training算法,探索多模态感知能力的边界;\n4、结合LongCOT/RL等进行Agent的全链路自主探索学习,并探索跟应用目标融合的学习方;\n5、结合业务把技术转化成线上产品,影响千千万万的视频、图片创作者。\n\n职位要求\n1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握至少一门语言,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n2、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术,深入理解大模型或图片视频生成等相关技术栈(如RLHF、SFT、Dit/Vit/Transformer等);\n3、在大模型领域,主导过大影响力的项目或论文者优先;在ACL/EMNLP/ECCV/CVPR等顶会发表论文者优先;\n4、有视频/图片创作项目经验,有强化学习结合大模型落地经验,有文案生成、创意生成、素材编辑、AI特效等有相关经验优先;\n5、出色的问题分析和解决能力,有自主探索解决方案的能力;\n6、良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术,推动技术进步;优秀的心理素质与应变能力,面对困难勇于迎接挑战。\n1、负责视频/图片创作营销Agent相关的研发和应用,研究高质量数据的挖掘和合成、大模型的对齐效率、多目标融合的学习,Agent全链路优化的方法等等,期望以大模型影响整个创作者生态;\n2、高质量数据挖掘清洗对齐,多领域的数据自动合成方法,Self-Instruct等探索;\n3、全模态大模型(文本、图像、语音)的Post-Training算法,探索多模态感知能力的边界;\n4、结合LongCOT/RL等进行Agent的全链路自主探索学习,并探索跟应用目标融合的学习方;\n5、结合业务把技术转化成线上产品,影响千千万万的视频、图片创作者。\n1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握至少一门语言,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n2、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术,深入理解大模型或图片视频生成等相关技术栈(如RLHF、SFT、Dit/Vit/Transformer等);\n3、在大模型领域,主导过大影响力的项目或论文者优先;在ACL/EMNLP/ECCV/CVPR等顶会发表论文者优先;\n4、有视频/图片创作项目经验,有强化学习结合大模型落地经验,有文案生成、创意生成、素材编辑、AI特效等有相关经验优先;\n5、出色的问题分析和解决能力,有自主探索解决方案的能力;\n6、良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术,推动技术进步;优秀的心理素质与应变能力,面对困难勇于迎接挑战。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T010",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}