字节跳动大语言模型算法研究员-Seed
任职要求
1、熟练掌握RL、LLM、NLP、机器人、CV、搜索推荐系统的研究或应用经验，熟悉大型模型训练者优先； 2、熟练掌握数据结构和算法基础技能，熟练掌握C/C++或Python，有ACM/ICPC、IOI、TopCoder等大赛获奖者优先； 3、有RL、NLP、深度学习等有影响力的项目或论文经验者优先（包括ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICRA、EMNLP、KDD等） ；具有相关实习经验或ACM竞赛获奖者优先； 4、优秀的问题分析和解决能力，能够在大型模型训练和应用中深度解决问题； 5、具有良好的沟通协作能力，能够与团队一起探索新技术，推动技术进步。
工作职责
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、LLM推理和规划；在整个开发过程中增强LLM推理和规划，包括数据采集、模型评估、预训练、SFT、奖励建模和强化学习，以提高LLM的整体性能； 2、通过重写、扩充和生成等方法合成大规模、高质量的数据；如指令调优、偏好对齐、模型优化以提高LLM在各个阶段（预训练、SFT、RLHF）的能力； 3、通过RLHF/RLAIF进行偏好对齐，探索全新的训练范式，优化大模型在文本、图像、语音等多模态上的表现； 4、研究和实施稳健的评估方法，以评估LLM在各个阶段的表现，揭示其能力的潜在机制和来源，并利用这种理解来推动模型改进； 5、探索和优化有效的LLM训练方法（如主动学习、课程学习）和目标，以完善缩放规律，实现卓越的模型性能； 6、相关应用落地，包括内容创作、逻辑推理、代码生成等，深入研究和探索大模型在未来生活中的更多使用场景。
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、参与大模型机制的基本研究，方向包括但不限于大模型可解释性、可控性；Agent的世界认知、任务规划、自我认知；Multi-Agent的协作与对抗； 2、持续追踪大语言模型/多模态大模型等方向的前沿技术。
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、负责提升大模型的“智商”，全链路（包含评估，Pretrain，SFT，RLHF等）提升大模型的逻辑推理、任务规划等能力； 2、研究数据合成、Scalable oversight，突破数据瓶颈，减轻对人类标注的依赖； 3、研究System 2在推理、规划能力中的应用，用“慢思考”提升效果，优化模型基础能力； 4、探索如何构建稳健的评估方法，全面、客观、公正地评估模型的基础推理规划能力，以及和复杂环境的交互能力； 5、提升模型的工具调用、API交互能力，通过构建Agent、Multi-agent解决复杂问题。
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、负责提升大模型的“智商”，全链路（包含评估，Pretrain，SFT，RLHF等）提升大模型的逻辑推理、任务规划等能力； 2、研究数据合成、Scalable oversight，突破数据瓶颈，减轻对人类标注的依赖； 3、研究System 2在推理、规划能力中的应用，用“慢思考”提升效果，优化模型基础能力； 4、探索如何构建稳健的评估方法，全面、客观、公正地评估模型的基础推理规划能力，以及和复杂环境的交互能力； 5、提升模型的工具调用、API交互能力，通过构建Agent、Multi-agent解决复杂问题。
Top Seed人才计划-豆包大模型研究实习生专项：面向 2025 年 9 月及以后毕业的博士及本硕在读同学，加入我们，你可以自主决定研究课题，与正式员工享受同等权限和资源，和优秀的研究员一起，向智能上限发起挑战。 团队介绍：字节跳动豆包大模型团队（Seed）成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，并探索新的交互。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。豆包大模型团队在 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、成为研究型实习生，在你热爱的课题方向上，探索大语言模型领域最具挑战的长期关键问题； 2、寻找志同道合的伙伴，自由组建你的课题小组，享受充足的算力与数据资源支持； 3、获得长周期的培养与成长，大牛导师深度指导，国内外顶尖学者交流机会。