网易AI大模型应用架构师（虚拟陪伴）
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能等相关专业，具备 NLP、多模态交互领域经验； 2、熟练掌握大模型应用技术（如 LLaMA、ChatGLM），精通模型微调（LoRA/QLoRA/DPO）与多模态对齐方法（如 CLIP、ImageBind），熟悉 LangChain、Hugging Face 等框架； 3、掌握多智能体协作技术（如 MAS、TTS），熟悉强化学习（RL）在动态决策中的应用； 4、精通 RAG 系统工程化实现，掌握向量数据库与检索优化策略； 5、熟悉多模态生成技术，具备文本 - 图像 / 视频跨模态生成经验； 6、有复杂对话系统或虚拟陪伴产品落地经验优先（加分）。
工作职责
1、主导 AI 虚拟陪伴系统的整体架构设计，设计并实现支撑虚拟陪伴体验的整体系统架构； 2、完善记忆管理，实现关键事件、用户偏好、对话历史的高效存储、检索与利用； 3、RAG与内容个性化 ，负责检索增强生成（RAG）系统的工程化落地，结合用户兴趣、知识库及实时数据 生成个性化交互内容。优化检索策略，提升聊天体验； 4、主导系统性能优化，解决高并发场景下的低延迟响应与资源调度问题。
近年来，以大模型为核心的生成式人工智能在人机交互和虚拟陪伴领域展现出巨大潜力。我们专注于探索生成式AI在社交场景下的前沿应用和产业落地，致力于打造具备多模态感知与生成能力的社交大模型。 随着大语言模型的快速演进，如何让模型更好地理解多维度信息，并在社交场景中提供自然、细腻、沉浸感十足的语音与多模态交互体验，成为我们的核心研究方向。 如果你对生成式AI、多模态建模和智能交互充满热情，并希望参与构建下一代社交与陪伴大模型，欢迎加入我们，共同突破技术边界。 1. 多模态大模型算法创新：面向社交与智能交互需求，设计与优化模型架构，实现文本、语音、视觉等模态的联合建模，推动行业领先的社交多模态大模型研发。 2. 语音编码与生成算法突破：探索高效语音编码策略，优化离散化与连续特征建模方案，提升语音合成质量和建模效率。 3. 端到端技术闭环：参与或主导从数据构建、模型训练、性能评测到部署上线的完整研发流程。 4. 前沿应用技术探索：紧跟LLM、RL、Diffusion Models等前沿技术发展，探索创新范式并提升模型性能。
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、多模态引擎研发：研发融合文本、视觉、语音的角色类大模型，优化角色生成的真实性与情感表达（如虚拟助手、游戏NPC、互动剧角色），突破多模态对齐、长期记忆、行为一致性等技术难点； 2、极致性能优化：超大规模模型的分布式训练优化，提升角色类模型的推理效率与资源利用率，指令微调、偏好对齐、数据增强等技术的场景化创新； 3、业务场景落地：支持豆包、猫箱等产品的角色生成需求，覆盖对话、创作、教育等场景，探索角色模型在智能硬件、元宇宙等领域的沉浸式交互能力； 4、前沿探索：研究人格化模型在情感计算、社会常识推理等方向的突破，定义AI角色从「功能执行」到「人格化陪伴」的技术范式。
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、多模态引擎研发：研发融合文本、视觉、语音的角色类大模型，优化角色生成的真实性与情感表达（如虚拟助手、游戏NPC、互动剧角色），突破多模态对齐、长期记忆、行为一致性等技术难点； 2、极致性能优化：超大规模模型的分布式训练优化，提升角色类模型的推理效率与资源利用率，指令微调、偏好对齐、数据增强等技术的场景化创新； 3、业务场景落地：支持豆包、猫箱等产品的角色生成需求，覆盖对话、创作、教育等场景，探索角色模型在智能硬件、元宇宙等领域的沉浸式交互能力； 4、前沿探索：研究人格化模型在情感计算、社会常识推理等方向的突破，定义AI角色从「功能执行」到「人格化陪伴」的技术范式。
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、RL驱动的角色模型训练：优化角色类大模型的行为策略、长期记忆管理和多模态交互能力，突破角色行为一致性、情感表达合理性等技术瓶颈； 2、极致性能优化：超大规模模型的分布式训练优化，提升角色类模型的推理效率与资源利用率，指令微调、偏好对齐、数据增强等技术的场景化创新； 3、业务场景落地：支持豆包、猫箱等产品的角色生成需求，覆盖对话、创作、教育等场景，探索角色模型在智能硬件、元宇宙等领域的沉浸式交互能力； 4、前沿探索：研究人格化模型在情感计算、社会常识推理等方向的突破，定义AI角色从「功能执行」到「人格化陪伴」的技术范式。