字节跳动AGI前端工程师-大模型应用

1.​​大模型驱动的智能分析系统开发​​： 构建基于大模型的智能数据分析平台，集成RAG、Agent等框架，实现自然语言交互式数据查询、自动化报告生成及业务决策支持； 开发多模态数据处理系统（文本、图像、时序数据），结合大模型实现智能数据清洗、特征提取及跨模态关联分析； ​​2. 前沿技术探索与业务落地​​： 探索大模型与行业场景结合，如智能营销用户增长策略、供应链预测优化、风险智能体（Risk Agent）开发，推动数据智能产品创新。

1. 负责AI智能体智作平台的产品迭代和技术架构精进，参与AI智能体智作平台的框架制定、技术建设、能力开放。 2. 参与智能体UI交互创新等产品迭代，从跨平台、动态化、无代码和模型调优等多方面增强智能体UI的承载能力和渲染体验。 3. 持续优化和探索AGI时代安全风控智能化的实践路径，能够应用大模型或AI智能化思维来推动业务或者产品能力创新，以及AI产品化表达能力，不断探索技术新领域，进行重点难点技术攻关工作，推动安全风控AI技术发展

团队介绍：短视频平台算法团队，负责国际化短视频产品的基础推荐算法，加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地探索，推荐大模型的应用研究等多个学术领域的算法改进以及对多种场景的推荐架构的设计和对产品数据的复杂深入的分析。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以跟来自全球不同国家的团队合作, 感受不同文化的碰撞, 激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 课题介绍： 随着硬件算力的发展以及大模型在CV/NLP/多模态以至于AGI领域的不断突破，推荐场景下的大算力驱动能够帮助模型更全面深刻理解用户偏好，进而更好地理解用户需求，挖掘用户潜在兴趣，进而带来更好地用户体验。排序模块作为整个短视频推荐系统中非常重要的一环，承载着用户与视频之间的细粒度匹配挖掘进而挑选出用户最感兴趣的视频。如何找到合适的路径来最大化大算力下模型的记忆、泛化、推理能力，成为了研究的重中之重。 1、设计并实现最前沿的适合推荐系统的深度神经网络； 2、紧跟行业前端科研，推动优化推荐大模型训练、推理效率； 3、分析基础数据，完善基础特征，挖掘用户兴趣、内容价值，提高推荐系统的天花板； 4、端到端优化推荐大模型链路，改进短视频推荐系统，优化数十亿用户的使用体验。

团队介绍：短视频平台算法团队，负责国际化短视频产品的基础推荐算法，加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地探索，推荐大模型的应用研究等多个学术领域的算法改进以及对多种场景的推荐架构的设计和对产品数据的复杂深入的分析。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以跟来自全球不同国家的团队合作, 感受不同文化的碰撞, 激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 课题介绍： 随着硬件算力的发展以及大模型在CV/NLP/多模态以至于AGI领域的不断突破，推荐场景下的大算力驱动能够帮助模型更全面深刻理解用户偏好，进而更好地理解用户需求，挖掘用户潜在兴趣，进而带来更好地用户体验。排序模块作为整个短视频推荐系统中非常重要的一环，承载着用户与视频之间的细粒度匹配挖掘进而挑选出用户最感兴趣的视频。如何找到合适的路径来最大化大算力下模型的记忆、泛化、推理能力，成为了研究的重中之重。 1、设计并实现最前沿的适合推荐系统的深度神经网络； 2、紧跟行业前端科研，推动优化推荐大模型训练、推理效率； 3、分析基础数据，完善基础特征，挖掘用户兴趣、内容价值，提高推荐系统的天花板； 4、端到端优化推荐大模型链路，改进短视频推荐系统，优化数十亿用户的使用体验。