字节跳动Code大模型算法工程师/研究员-豆包大模型
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、物理、数学、神经科学或相关专业； 2、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯； 3、熟悉语言模型的基本技术、模型结构，对AI的未来有信仰和工作热情； 4、工作认真细致，计划性强，具有刨根问底的探究精神，对研发工作中有很强的实事求是的落地信念，追求最终效果而不是盲目追求新颖的方法，对工作内容要较强责任感。 加分项： 1、有NOI、ACM竞赛经历者优先；有推荐、搜索领域出色的数据驱动工作者优先； 2、熟悉强化学习相关技术和细节，曾深度参与强化学习项目或语言模型项目； 3、具有较强的工程能力，能迅速熟悉字节跳动内外部平台工具使用，具有主动提升效率的意识。
工作职责
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、负责代码预训练数据的合成、清洗、权重分配、来源扩充等一系列工作，持续提高代码预训练、中程训练等阶段的数据质量；负责探究预训练小领域数据的配比和最终效果之间的关系；开发数据合成链路，解决代码模型中的关键问题； 2、负责探究深度推理技术，探究Test-time Compute和模型效果的Scaling laws，参与后训练奖励模型、强化学习算法的一系列优化流程，探究线上代码补全数据到RL过程的数据飞轮； 3、专注于代码强化学习中的奖励模型（Reward Model）的优化和创新；包括和SFT阶段配合解决判别能力较差的场景、探究合成数据进行代码奖励模型的预训练、组织标注人员进行代码奖励模型的标注、Critic的前沿探究、强化学习过程中的可执行代码与单元测试的质量过滤和扩充。
ByteIntern：面向2026届毕业生(2025年9月-2026年8月期间毕业)，为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok AI创新中心，是致力于AI基础设施建设和创新研究的部门，探索行业领先的人工智能技术，包括大语言模型，多模态大模型等研究方向。我们希望研发能够处理多语言和海量视频内容理解的模型算法，为用户带来更好的内容消费体验。在Code AI方向，我们利用大语言模型强大的代码理解与推理能力，提升程序性能与研发效率。 1、与算法研究员紧密合作，定义高质量的数据集评价标准； 2、阅读相关领域最新研究论文或报告，寻找高效科学的方法获取及构建高质量数据； 3、与工程师密切配合，搭建高效的数据采集、获取与生产管线； 4、设计训练数据标注所需的流程、规则与画像，对项目的质量和进度负责。
蚂蚁集团技术研究院致力于做有用、有想象力的科研，负责探索下一代前沿科技，帮助蚂蚁构建更具竞争力和可持续性的技术生态。 蚂蚁技术研究院数据智能实验室专注于通过下一代数据创新深化AGI前沿，这里汇聚了一群对人工智能充满热情的极客、科学家和工程师，核心成员累计学术引用量过万。 实验室拥有顶级资源支持包括但不限于海量高质量训练数据（万亿级Token，覆盖多领域、多模态）；超大规模算力（万卡级GPU集群，支持分布式训练与高效调优）；与全球顶尖AI团队（如DeepMind、OpenAI等）的深度合作机会等。 你将参与： - 下一代AGI大模型研发 a. 探索更高效的训练架构 b. 突破现有模型的推理与泛化能力 c. 研究多模态、因果推理、强化学习等前沿方向 - 构建新数据范式 a. math/code数据饱和后的后训练时代数据 b. 合成数据，突破全球可用数据上限 c. 多模态数据，构建空间数据与跨模态任务的核心引擎 - 技术创新与开源 a. 撰写高质量技术论文，推动学术边界 b. 构建开源工具链，降低AGI研发门槛 c. 与全球开发者社区互动，分享你的成果
蚂蚁集团技术研究院致力于做有用、有想象力的科研，负责探索下一代前沿科技，帮助蚂蚁构建更具竞争力和可持续性的技术生态。 蚂蚁技术研究院数据智能实验室专注于通过下一代数据创新深化AGI前沿，这里汇聚了一群对人工智能充满热情的极客、科学家和工程师，核心成员累计学术引用量过万。 实验室拥有顶级资源支持包括但不限于海量高质量训练数据（万亿级Token，覆盖多领域、多模态）；超大规模算力（万卡级GPU集群，支持分布式训练与高效调优）；与全球顶尖AI团队（如DeepMind、OpenAI等）的深度合作机会等。 你将参与： - 下一代AGI大模型研发 a. 探索更高效的训练架构 b. 突破现有模型的推理与泛化能力 c. 研究多模态、因果推理、强化学习等前沿方向 - 构建新数据范式 a. math/code数据饱和后的后训练时代数据 b. 合成数据，突破全球可用数据上限 c. 多模态数据，构建空间数据与跨模态任务的核心引擎 - 技术创新与开源 a. 撰写高质量技术论文，推动学术边界 b. 构建开源工具链，降低AGI研发门槛 c. 与全球开发者社区互动，分享你的成果
通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 Coder团队致力于构建能够执行、扩展并自我进化的自主系统，通过构建超智能的coding agent/digital agent，扩展数字世界，为迈向真实世界的智能奠定基础。 工作职责： 1. 负责通用模型 Qwen 的代码能力和代码专有模型 Qwen-Coder 的构建。 （1）包括但不限于数据收集、预训练、后训练（强化学习）、评测等方向上的探索。 （2）通过Large-scale Pre-training 和 Large-scaleRL来提升Code Reasoning能力，在专家级编程竞赛超越人类，并构建 Coding Agent 来解决真实世界软件开发任务； 2. 负责Computer-Use Agent (GUI-Agent）的建设，以最直观的方式—鼠标、键盘、编码等操作来代替人类执行数字世界任务。 （1）通过Scaling海量数字世界数据结合大规模合成数据，来提升Computer-Use Agent的Grouding能力。 （2）通过Long Horizon的方式进行强化训练，结合可扩展的多模态环境反馈来提升CU Agent的Reasoning的能力。