字节跳动大语言模型算法开发工程师/专家（教育应用方向）-豆包大模型

社招全职A916122025-01-06地点：上海状态：招聘

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任职要求

1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python；
2、熟悉NLP相关的算法和技术，在相关领域有过良好研究记录者优先，熟悉大模型预训练、SFT与RL算法者优先；
3、在大模型领域，主导参与过大影响力的项目或论文者优先；
4、出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型落地场景存在的问题；
5、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。

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、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。

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难度：

包括英文材料

数据结构+

算法+

C+

C+++

Python+

NLP+

大模型+

SFT+

强化学习+

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1，算法开发与优化：负责自动驾驶模型算法的研发设计，包括但不限于行为决策、轨迹生成、运动规划等模块的深度学习/强化学习模型设计探索基于Transformer、模仿学习（Imitation Learning）、强化学习（RL）等前沿技术的模型算法设计、应用方案优化自动驾驶算法的实时性、安全性和舒适性，解决复杂场景（如拥堵、交互博弈、长尾问题）下的规划挑战 2，数据驱动迭代：构建和利用大规模驾驶数据集（仿真+真实数据），设计数据闭环 pipeline 提升规划性能参与数据标注、场景挖掘、仿真测试等环节，推动算法迭代 3，系统集成与部署：与感知、控制等模块团队协作，实现模型算法在车载计算平台的部署支持实车测试，分析问题并提出改进方案。 4，前沿技术跟踪：跟进学术界（如CVPR、ICRA、CoRL）和工业界最新进展，将创新技术落地到量产或研发项目中

更新于 2025-06-30

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1、研发面向云计算底座海量数据的大模型，包括但不限于代码大模型、全模态、大规模图学习等领域相关的大模型的应用算法研发； 2、参与大模型应用研发全流程的工作，包括但不限于模型算法设计、代码开发、训练、部署优化、调试、评测；技术创新如专利、论文的撰写；外部技术影响力交流等； 3、推动大模型在DevOps提效、内外部智能体业务应用、爆款AI原生应用、安全和技术风险防控等场景的业务落地；

更新于 2025-07-14