字节跳动大模型算法专家/工程师-代码质量方向

1、推动大模型在代码质量提升方向的核心技术建设，持续优化大模型代码理解、推理与生成能力； 2、致力于提升大模型在真实生产环境的落地应用，包括但不限于单测生成、CodeReview、风险识别和修复等领域，最终提升业务的研发效率和代码质量。

我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、探索研发针对大语言模型、多模态大模型、StableDiffusion模型等模型的压缩技术，包括但不限于量化、蒸馏、剪枝、稀疏化等； 2、参与/负责多个业务场景中的模型压缩技术实现，对模型进行轻量化压缩，提高训练/推理效率，支持业务降本增效； 3、参与/负责针对英伟达GPU、华为昇腾NPU等不同的计算硬件，制定不同的模型压缩方案并在业务落地；

【我们是谁】 你将加入阿里智能信息事业群的核心算法团队，直接负责 通义千问、夸克AI问答 等大模型产品背后至关重要的“大脑”—— RAG（检索增强生成）系统。我们的使命是为大模型打造一个专属的、下一代搜索引擎，确保AI在回答用户问题时，能做到响应快速、内容全面、信息时效性强且高度专业。 作为算法组内的工程中坚力量，你将负责高性能检索系统的架构设计与核心代码实现（以C++为主），是一个有意从工程转算法的理想岗位。 1. 构建极速引擎：负责RAG检索链路的工程落地，面对海量并发请求，通过极致的代码优化和架构设计，保障系统的高吞吐与低延迟。 2. 算法工程化落地：与算法专家紧密配合，将前沿的向量检索、倒排索引、重排等算法策略转化为稳定、高效的线上工程服务。 3. 系统架构升级：针对AI问答场景的特殊性（如长文本处理、实时索引更新），打造具备高可用、高扩展性的分布式后端服务体系，支撑未来AI搜索形态的快速演进。

团队介绍：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。 1、擅长发现优化大模型的简单、普适的想法，并应用到各个规模的模型中提升效果； 2、探索多轮对话场景下复杂指令遵循与模型在长文本下的推理能力； 3、推进数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化方面的工作，提高模型质量和适应性； 4、推进教育领域大模型效果评估，尤其是复杂场景（多轮对话、多模态）评估集建设和自动化评估能力建设； 5、基于教育领域应用优化模型效果，包括AI导师、解题、讲题、批改等场景； 6、深入研究和探索大模型在教育领域中的更多使用场景，拓展模型的应用范围。