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大模型应用算法研发工程师 - 隐私和数据保护办公室

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部门介绍

我们是字节跳动隐私与数据保护核心团队,联动法律、安全、研发等多方力量,为全球数亿用户构建第一道数据安全防线。聚焦隐私合规落地、数据风险防控,在超150个国家/地区的复杂隐私、数据合规场景中,构建全生命周期数据安全方案,以“隐私+数据”双通道驱动保护创新。 为什么加入我们?

  1. 全球化核心战场:加入支撑字节跳动国际化生态的关键团队,主导服务数亿用户的隐私安全体系,同字节跳动系产品一起定义行业标准;
  2. 硬核能力历练:攻克数亿级数据防护,横跨美洲、欧盟、东南亚等法律差异等难题,沉淀覆盖多区域的合规技术视野;
  3. 多元成长生态:融入跨多国家多城市的协作团队,参与行业隐私标杆项目,在文化碰撞中解锁国际化合规实战经验。
  4. 参与国际化产品中机器学习、自然语言处理、大模型算法及LLM Agent的研发工作,重点探索其在隐私安全,法律领域的应用,助力公司相关业务提效与自动化;
  5. 参与设计和实现机器学习、自然语言处理、大模型相关的基础设施、框架和工具链,推动技术方案在实际业务场景中落地;
  6. 关注并学习业界前沿的机器学习、自然语言处理和大模型Agent相关技术,参与隐私大模型能力优化,持续提升平台能力与算法使用效率;
  7. 参与算法模型到API服务的部署、机器学习系统架构设计与工程化落地,在真实业务场景中提升算法研发与系统工程能力。

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

  1. 2027届获得本科及以上学历,计算机科学、人工智能、数据科学、自然语言处理、机器学习等相关专业优先;
  2. 具备扎实的算法与工程基础,对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术及大模型部署流程有学习、研究或项目实践经验者优先;熟悉或有Python/Go语言相关编程经验,具备良好的编程习惯、代码管理意识和工程实践能力;有参与大模型应用开发、模型评测、自动化评估或相关科研/课程/竞赛项目经验者优先;
  3. 了解常见深度学习框架及推理部署工具,如PyTorch、vLLM等,能够完成模型推理、部署、实验分析和效果优化等工作;
  4. 对自然语言处理、大模型应用、Agent系统、隐私计算或法律科技等方向有浓厚兴趣,具备较强的学习能力、问题分析能力和技术探索热情;
  5. 具备良好的沟通协作能力,愿意理解真实业务需求,并将业务问题转化为可落地的技术方案;
  6. 有一定学术研究背景,在机器学习、自然语言处理、大模型、多模态、Agent等相关方向发表过高质量论文,或有优秀开源项目、科研项目、竞赛成果者优先。

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