字节跳动资深大模型算法架构师
任职要求
1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学等相关专业； 2、具有5年以上算法相关工作经验，有大模型、深度学习、强化学习等方面的丰富实践经验； 3、熟练掌握至少一种主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等； 4、对大模型核心技术有深入的理解，包括但不限于模型架构、训练算法、优化策略等； 5、具备优秀的编程能力，熟练使用Python、C++等编程语言； 6、有良好的团队管理能力和沟通协作能力，能够带领团队高效完成项目开发任务；对人工智能技术充满热情，具有强烈的创新意识和解决复杂问题的能力。
工作职责
1、负责大模型核心技术的研究与开发，深入理解其工作原理，不断探索创新应用场景； 2、主导大模型应用的构建过程，从需求分析、模型设计到开发实现与优化，确保应用的高效性与准确性； 3、对大模型应用的效果进行持续调优，通过数据分析与算法改进，提升模型的性能和用户体验； 4、带领项目成员进行端对端开发实际大模型智能体应用，制定项目计划、分配任务并指导项目成员完成开发工作； 5、与跨部门团队紧密合作，包括数据科学家、工程师、产品经理等，共同推动项目的顺利进行； 6、关注行业动态与技术趋势，及时引入新的算法技术和理念，为公司的技术发展提供前瞻性建议；负责相关技术文档的撰写与整理，分享技术经验与成果，促进团队整体技术水平的提升。
【】 - 主导设计与研发：负责基于大语言模型（LLM）的核心信息解析引擎，聚焦于深层语义理解、意图识别与多模态知识抽取。 - 构建前沿模型：架构并实现业界领先的NLP算法模型，持续优化模型性能，挑战信息提取任务在准确性、效率与泛化能力上的极限（SOTA）。 - 探索技术边界：追踪并引入NLP及AIGC领域的前沿技术（如RAG、Fine-tuning策略、AI Agent等），探索其在业务场景中的创新应用，构建公司技术护城河。 - 垂域探索：探索大语言模型（LLM）在酒店垂域下的推荐应用。 - 驱动技术落地：与产品、工程团队紧密协作，推动算法方案从原型验证到生产环境的完整生命周期，确保技术方案的稳定、高效与可扩展性。 【
我们正在寻找一位资深大数据应用架构师，加入我们的团队，负责客户数据平台（CDP：标签、群体、指标、特征）、洞察分析、数据采集、实时计算等系统平台的建设和优化，推动智能营销增长。该职位要求候选人具备丰富的大数据应用工程经验，精通大数据技术栈，并对互联网金融营销和大模型应用有深入理解。
以大模型对话技术为核心，探索前沿技术问题，研究方向主要为垂域模型的研究与构建。目标是为用户提供专属的玩乐变美便捷生活小助手，实现“技术驱动业务范式”的升级转变，最终助力商业价值全面提升。 研究方向一：Agent能力增强 基于Agent的用户助理，研究提升Agent自主规划能力，并通过Agent构建和基于后训练的优化，实现数字助理的能力复刻和增强。 研究方向二：强化学习算法研究 参与大语言模型后训练阶段的强化学习算法研究，包括基于AI和环境反馈的强化学习（RLXF）算法。同时探索奖励模型与反馈机制，研究可泛化的细粒度过程监督和奖励建模，探索基于细粒度反馈的强化学习算法。 研究方向三：垂域模型定制化构建 领域认知智能突破，探索小样本场景自演进架构设计、可信推理机制构建等方向，同时建立面向AGI的模型评价体系新范式。 研究方向四：精准上下文理解与长程依赖建模 研究如何高效、准确地捕获和利用复杂的项目级上下文信息（如整个代码库、依赖关系、API文档、Issue跟踪等），探索能够处理超长代码序列、理解跨文件依赖和项目架构的先进模型结构与表征方法，以支持更精准、更全局的代码智能，从而提升业务研发在存量代码中迭代的效率。