部门介绍
豆包输入法是字节跳动旗下的新一代 AI 输入法，面向全平台构建大模型智能输入系统，定位“高效输入，享受输出”。产品基于自研 AI 大模型实现高精度的语音识别、多场景智能联想、越用越准的键盘输入，为用户提供高效和安全的输入体验。 团队汇聚算法、研发、产品、设计等全方位人才，是一支高速成长、创新驱动的 AI 产品团队，同时兼具底层工程深耕与大模型应用落地经验，直面海量用户真实输入场景。我们鼓励技术创新、重视用户体验，欢迎热爱输入法、看好语音和 AI 交互入口的伙伴加入，一起重构 AI 时代的输入方式。
- 模型训练与创新：负责SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化）、RL（强化学习）、KD（蒸馏）等大模型后训练算法的研究与开发，优化模型训练流程，提升模型在各类任务中的效果和性能，增强模型的泛化能力和适应性；探索并实践参数高效微调技术（如LoRA，QLoRA，Adapter Tuning等），在保证模型效果的同时，显著降低训练与部署成本；
- 数据Infra及管线：负责输入法、多模态等垂直领域大模型的全流程研发工作，包括模型架构设计、数据Schema抽象、用户行为挖掘、模型训练与评估，打造贴合行业场景需求的专业大模型Infra，驱动模型性能和效果提升；
- 业务深度协作落地：与产品、运营、设计团队紧密合作，将大模型算法成果转化为实际的产品功能与体验；从需求分析到方案设计，全程参与，深刻理解业务需求，推动模型能力与业务场景的深度融合，形成技术到价值的完整闭环；
- 前沿技术探索与应用：追踪大模型领域的前沿技术与研究成果，结合业务特点，评估新技术的应用可行性；结合业务需求，对现有大模型算法和垂直领域模型进行优化与迭代，解决模型训练和应用过程中的技术难题，提升模型的性能和效果。
岗位职责
招聘官网暂未提供完整岗位职责，请前往官网核实。
职位要求
- 计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业本科及以上学历，具备3年以上机器学习或深度学习领域的研发经验；
- 对拼写、联想、手写、语音、多模态等垂直领域大模型有深入理解，了解该领域的技术发展趋势和应用场景，有相关项目经验者优先；
- 精通SFT、DPO、RL、KD等大模型算法原理，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉主流深度学习框架，有丰富的模型训练与调优经验；熟悉PyTorch与Hugging Face Transformers等主流深度学习框架，具备良好的代码编写规范和工程实践能力，能够独立完成复杂算法的代码实现；了解基础的MLOps理念与工具，包括模型版本控制、关键指标监控、A/B测试及服务回滚策略；
- 在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等会议发表过相关高质量论文，主导过相关且有影响力的项目者优先；在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；
- 具有优秀的逻辑思维能力、问题解决能力和创新意识，能够快速学习和掌握新技术；良好的团队协作精神和沟通能力，能在跨部门协作中高效推进项目。
