字节跳动大语言模型算法工程师（应用基础能力）-豆包大模型
任职要求
1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； 2、熟悉NLP、CV相关的算法和技术，熟悉大模型训练、RL算法者优先； 3、在大模型领域，主导过大影响力的项目或论文者优先； 4、出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题； 5、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
工作职责
字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 负责公司大模型的研发和应用，研究相关技术在插件、agents、toB、飞书、医疗等领域的全新应用和解决方案，满足用户不断增长的智能交互需求，全面提升用户在未来世界的生活和交流方式。 1、探索超大规模模型，并进行极致系统优化； 2、数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化； 3、相关应用落地，包括生成创作、逻辑推理、代码生成等； 4、在未来生活中的更多使用场景的深入研究和探索。
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、探索超大规模模型，并进行极致系统优化； 2、数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化； 3、相关应用落地，包括生成创作、逻辑推理、代码生成等； 4、在未来生活中的更多使用场景的深入研究和探索。
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、探索超大规模模型，并进行系统优化； 2、数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化； 3、相关应用落地，包括生成创作、逻辑推理、代码生成等； 4、在未来生活中的更多使用场景的深入研究和探索。
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、探索超大规模模型，并进行极致系统优化； 2、数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化； 3、相关应用落地，包括生成创作、逻辑推理、代码生成等； 4、在未来生活中的更多使用场景的深入研究和探索。
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。 负责公司大模型的研发和应用，研究相关技术在搜索、推荐、广告、创作、对话和客服等领域的全新应用和解决方案，满足用户不断增长的智能交互需求，全面提升用户在未来世界的生活和交流方式。主要工作方向包括： 1、研究AI大模型的关键能力，通过技术愿景来驱动研究工作，包括大模型的学习、记忆、推理、规划、感知等长期话题； 2、尽情探索探索超大规模模型，致力于实现极致的系统优化； 3、深入参与数据建设、大规模预训练、指令微调、偏好对齐、模型优化等关键工作； 4、大力推动大模型应用落地，为社会创造福祉。