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【实习】抖音多业务场景的大模型训练与应用-抖音用户体验(北京/深圳)

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  • 算法

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部门介绍

抖音用户体验团队成立于2018年,致力于发展业界独特技术栈,通过技术手段提升抖音等字节跳动旗下应用的用户体验与营收。我们在AI与各类基础技术领域的融合上具备远见与决心,曾开创个性化视频体验、个性化应用体验等多个业界全新的技术子领域和相关技术,在抖音等产品中得到充分验证。团队交叉融合推荐类系统、因果推断、生成式AI、端智能、音视频、网络、编译器等多种不同的技术领域,并能够直接、快速地推动新技术落地,带来显著业务价值。 课题介绍: 抖音研发团队,负责抖音短视频、直播、中长视频、搜索、图文、音乐、社交通讯、医疗等业务技术开发,以及字节跳动旗下产品的客服平台、业务安全、用户增长、用户体验、抖音账号、AI技术研究与赋能等中台团队的研发工作。本次课题共涉及5个方向:

  1. 用户体验:抖音场景下的端侧大模型架构与推理加速体系研究;
  2. 抖音直播:迭代3D生成大模型,优化数据、编码和模型架构,提升3D资产生成效率和品质;
  3. 汽水音乐:聚焦音乐生成大模型的核心算法研究与优化,旨在攻克上述技术瓶颈,提升AI音乐创作的质量、可控性与创新性,赋能短视频配乐、虚拟偶像等多元应用场景;
  4. AI技术研究与赋能:随着大模型在代码生成与软件开发中的应用不断深化,构建端到端AI Coding模型已成为提升研发效率的关键方向。本课题聚焦从数据构建、模型训练(SFT/RL)、到推理部署的全链路优化,探索从需求理解,代码生成与修复,与功能上线的一体化建模方法。重点解决领域知识注入、大规模SFT训练、Agentic RL等问题,推动AI在抖音等真实业务研发场景中的规模化落地;
  5. 小荷健康:围绕问诊、工具调用、科普与病例分析,提升医疗大模型任务规划与推理能力,保证结果准确稳定可用。 课题挑战:
  6. 资源约束极强,需兼顾算力、内存与功耗;通用性要求高,需支撑多业务场景高精度处理;面向差异化设备,实现任务复杂度的弹性适配;
  7. 高质量3D数据严重稀缺,3D几何与纹理表征复杂,生成质量与美术水准比仍有差距,当前链路冗长效率偏低;
  8. 音乐审美偏好的量化建模问题、长序列高品质音乐生成问题、多风格泛化与创新生成问题、推理增强方法的迁移应用问题;
  9. 抖音研发大模型需高效的业务知识注入,复杂且超长的上下文管理,解决高质量训练数据稀缺,Agentic RL的持续训练;
  10. 小荷健康围绕医疗场景基座模型 ,Agent Foundation构建与评测体系,强化模型复杂知识检索、任务分解及长链路执行能力。通过优化 SFT、RL、OPD等后训练方法的组合策略,兼顾模型效果、稳定性与泛化性。同时探究线上用户体验与基座模型训练间的关联,实现医疗大模型能力与实际应用效果的协同提升。 课题价值:
  11. 技术价值:等参数量级下,可大规模落地的业界领先模型;业务价值:提升抖音用户和业务接入的覆盖面,获得用户和营收价值;
  12. 技术上提升3D表征与生成能力,迭代3D生成大模型;业务上支撑直播和社交应用,产出丰富3D资产,满足海量用户的个性化需求;
  13. 技术上突破音乐生成在审美建模、长序列连贯性等核心瓶颈,引领AI音乐生成技术前沿;业务上提升抖音/汽水音乐的AI创作能力,降低音乐创作门槛,丰富内容生态,提供音乐内容供给;
  14. 技术上探索前沿模型训练策略,构建字节内部真实环境下的数据飞轮,提高业务研发效率,提升代码质量与性能;
  15. 技术上提升医疗大模型Agent与Post-Training方向的关键技术突破,提升问诊、科普、病例分析等核心场景业务效果,沉淀可复用的数据、训练与评测方法,支撑长期模型演进。

岗位职责

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职位要求

  1. 2027届及以后毕业,博士在读,人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先;
  2. 扎实的机器学习基础,熟悉NLP、AIGC领域的技术,在各相关领域顶级会议上发表论文者优先;
  3. 优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练C/C++或Python,熟悉各种算法研究所需工具;
  4. 在LLM/AIGC领域,主导过大影响力的项目或论文者优先;
  5. 在因果推断、优化理论、数据挖掘、运筹学等领域之一达到前沿水平者优先;
  6. 出色的问题分析和解决能力,能快速理解并灵活运用跨领域知识,有自主探索解决方案的能力;良好的沟通协作能力,能构建合理的研究与落地规划。

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