腾讯腾讯游戏-多模态世界模型数据工程师

1.面向世界模型（World Model）场景下多模态大模型的预训练与后训练数据需求，围绕2D视频数据与3D场景数据构建自动化、高效率的数据处理管线，覆盖数据采集、清洗、结构化、合成、质量评估与版本管理等环节，持续优化系统性能，保障管线的稳定性、可扩展性与可复用性； 2.设计并开发数据处理工具与自动化脚本，提升数据清洗、标注与合成效率，支撑数据规模化生产与迭代； 3.建立数据质量评估与自动化检测体系； 4.与算法研究团队深度协作，理解世界模型在视频预测、场景建模与交互推理等任务中的训练需求，制定针对性的多模态数据策略，持续挖掘高价值数据资源，推动以数据为核心驱动的模型能力演进与迭代。

团队介绍：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。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。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、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、参与设计并实现高性能、可扩展、分布式大数据处理平台，通过数据驱动模型生产，支撑字节跳动智能语音相关业务算法生产与高效迭代； 2、与算法工程师密切配合，理解深度学习模型研发流程，负责/参与前沿模型研究中数据解决方案的设计、开发和维护； 3、持续提升平台数据生产效率、易用性、降低算法使用成本，探索业界前沿的多模态数据处理相关技术，设计并实现到数据平台中。

团队介绍：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。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。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、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责千亿级别海量多模态数据的管理，包括视频、图像数据的存储，数据处理，数据安全，数据校验等等； 2、负责多模态数据链路基建的研发，追求极致的处理速度，达到百万QPS的处理能力； 3、大规模数据的分析以及可视化的建设，从数据中挖掘出影响模型训练结果的可能因素，从而帮助模型训练改进； 4、与算法同学深度合作，加速训练数据的获取，提升数据质量，支持模型结果数据评测，打造数据闭环； 5、支持多模态数据分析和数据可视化工作，降低数据的获取门槛，提升数据的使用价值。

1. 参与多模态大模型、数据生成模型及世界模型的算法研发与优化，包括预训练、微调、强化学习等方向； 2. 探索大模型在文本、图像、视频等跨模态场景中的应用，推动技术落地； 3. 跟踪前沿技术（如Transformer、MoE、RLHF、Diffusion等），优化模型性能与推理效率； 4. 负责多模态大模型相关技术的研发和落地，包括但不限于各模态编码器，模型预训练，多模态对齐，场景微调等方面； 5. 与数据工程师，产品经理和架构工程师合作，确保模型效果与业务目标匹配； 6. 负责模型的维护和迭代，确保其在动态环境中的稳定性和可靠性。