主分类：大模型与生成式算法研发
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": "高级/资深算法工程师（大模型方向）-国际化内容安全平台",
"job_level": "高级",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": 2,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：国际化内容安全平台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，以人工智能技术支持业务发展，力求更高效、更敏捷、更全能地维护站内生态安全。\n\n1、负责大规模多模态基础模型（LLM/VLM）的预训练与后训练，探索在视频理解算法在国际化视频内容安全场景中的前沿应用；\n2、主导大模型的SFT、RLHF等关键技术研发，提升模型在复杂视频内容安全任务中的对齐能力和泛化能力；\n3、设计与维护多模态标注与评估体系，推动高质量数据建设，提升模型的可解释性与可靠性；\n4、与基础架构、数据、平台团队紧密协作，优化分布式训练与推理效率，提升GPU资源利用率；\n5、支持内容安全的业务需求，将大模型能力有效落地到真实审核场景中，持续提升风险检测、合规理解和审核自动化水平。",
"requirements_text": "1、扎实的机器学习与深度学习基础，具备大规模模型研发经验，熟悉Transformer、Diffusion、RLHF等相关技术；\n2、至少2年以上在大模型、计算机视觉或多模态方向的研发经验，具备大规模训练实践经验；\n3、有较强的工程实现能力和代码调优能力，熟练掌握PyTorch或TensorFlow；\n4、具备跨团队沟通和项目推动能力，能在复杂场景下提出创新解决方案并落地；\n5、在顶级会议/期刊（NeurIPS，ICML，ICLR，CVPR，ICCV，ACL等）有论文发表者优先。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"计算机视觉",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "5、在顶级会议/期刊（NeurIPS，ICML，ICLR，CVPR，ICCV，ACL等）有论文发表者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7541021765313956103/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7541021765313956103",
"post_date": "2025-08-21",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7541021765313956103/detail"
},
"fulltext": "高级/资深算法工程师（大模型方向）-国际化内容安全平台\n职位描述\n团队介绍：国际化内容安全平台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，以人工智能技术支持业务发展，力求更高效、更敏捷、更全能地维护站内生态安全。\n\n1、负责大规模多模态基础模型（LLM/VLM）的预训练与后训练，探索在视频理解算法在国际化视频内容安全场景中的前沿应用；\n2、主导大模型的SFT、RLHF等关键技术研发，提升模型在复杂视频内容安全任务中的对齐能力和泛化能力；\n3、设计与维护多模态标注与评估体系，推动高质量数据建设，提升模型的可解释性与可靠性；\n4、与基础架构、数据、平台团队紧密协作，优化分布式训练与推理效率，提升GPU资源利用率；\n5、支持内容安全的业务需求，将大模型能力有效落地到真实审核场景中，持续提升风险检测、合规理解和审核自动化水平。\n\n职位要求\n1、扎实的机器学习与深度学习基础，具备大规模模型研发经验，熟悉Transformer、Diffusion、RLHF等相关技术；\n2、至少2年以上在大模型、计算机视觉或多模态方向的研发经验，具备大规模训练实践经验；\n3、有较强的工程实现能力和代码调优能力，熟练掌握PyTorch或TensorFlow；\n4、具备跨团队沟通和项目推动能力，能在复杂场景下提出创新解决方案并落地；\n5、在顶级会议/期刊（NeurIPS，ICML，ICLR，CVPR，ICCV，ACL等）有论文发表者优先。\n团队介绍：国际化内容安全平台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，以人工智能技术支持业务发展，力求更高效、更敏捷、更全能地维护站内生态安全。\n\n1、负责大规模多模态基础模型（LLM/VLM）的预训练与后训练，探索在视频理解算法在国际化视频内容安全场景中的前沿应用；\n2、主导大模型的SFT、RLHF等关键技术研发，提升模型在复杂视频内容安全任务中的对齐能力和泛化能力；\n3、设计与维护多模态标注与评估体系，推动高质量数据建设，提升模型的可解释性与可靠性；\n4、与基础架构、数据、平台团队紧密协作，优化分布式训练与推理效率，提升GPU资源利用率；\n5、支持内容安全的业务需求，将大模型能力有效落地到真实审核场景中，持续提升风险检测、合规理解和审核自动化水平。\n1、扎实的机器学习与深度学习基础，具备大规模模型研发经验，熟悉Transformer、Diffusion、RLHF等相关技术；\n2、至少2年以上在大模型、计算机视觉或多模态方向的研发经验，具备大规模训练实践经验；\n3、有较强的工程实现能力和代码调优能力，熟练掌握PyTorch或TensorFlow；\n4、具备跨团队沟通和项目推动能力，能在复杂场景下提出创新解决方案并落地；\n5、在顶级会议/期刊（NeurIPS，ICML，ICLR，CVPR，ICCV，ACL等）有论文发表者优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}