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多模态大模型应用算法工程师/专家-Seed

字节跳动

  • 深圳
  • 算法

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部门介绍

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。

  1. 高质量数据的获取与合成:负责多模态数据的端到端建设,把"数据"做到极致——包括高价值数据源挖掘、大规模数据清洗与去噪、难例与长尾挖掘、高质量合成数据生产、数据配比与课程设计、数据质量评估体系搭建,让数据成为模型效果持续突破的核心驱动力;
  2. 高精度Reward设计:负责多模态场景下的Reward Model、Verifier、Judge等奖励体系设计与优化,支撑RLHF、RLVR等训练链路,持续提升Reward信号的精度与泛化性;
  3. 超大规模真实数据与用户反馈的使用:负责从豆包App亿级用户产品中沉淀真实数据与反馈信号,设计隐式、显式反馈的建模方案,建设负面案例闭环与数据回流机制,将真实用户信号高效转化为模型能力提升;
  4. 真实场景下的评估体系设计:负责构建贴近真实业务的多模态评测体系,包括评测集设计、自动评估与人工评估流程、在线A/B与离线指标对齐、长尾与难例评估方法,保障模型效果可量化、可追踪、可迭代;
  5. 多模态理解、解题与Agent能力建设:推动图像理解问答、教育解题、工具调用、多模态Agent等方向的算法落地,与产品、工程、教研团队紧密协作,实现豆包App的稳定上线与持续优化。

岗位职责

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职位要求

  1. 本科及以上学历,人工智能、计算机、自动化、数学等相关专业优先;
  2. 扎实的数据结构与算法基础,熟练掌握Python和PyTorch,具备良好的工程实现与调优能力;
  3. 具备较强的数据处理与分析能力,熟悉数据清洗、数据合成、标注体系设计、数据质量评估,具备独立搭建端到端数据Pipeline的经验,能够把数据相关工作做到业内水平;
  4. 具备扎实的机器学习、深度学习基础,能够独立完成模型训练、调参、评测与问题定位;
  5. 具备良好的英文读写能力与数学基础,能够快速跟进并复现前沿论文;
  6. 责任心强,具备良好的负责人意识、沟通与跨团队协作能力,看重扎实的算法基础、优秀的数据意识与对真实业务的理解,不强求大模型经验。

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