字节跳动视觉工程后端资深研发工程师-智能创作（北京/上海/广州/深圳/杭州）

钉钉正在全面拥抱多模态AI，正在致力于将视觉大模型、边缘智能与实时视频分析深度融合，赋能智能零售、智慧工厂、智能交通等多个行业。我们拥有强大的工程化能力和创新研发氛围，期待志同道合的技术精英加入，共同推动视觉AI落地千行百业。 我们正在寻找在视觉AI领域具备真正工程化落地经验的技术人才，你将参与公司核心视觉AI系统的研发与优化，负责从算法设计、模型训练到高性能部署、大规模流式处理的全链路技术实现。具体职责包括： 1. 视觉大模型与算法开发 ○ 负责视觉大模型的后训练（Post-training）优化，包括微调、蒸馏、量化、剪枝等，提升模型在实际场景中的泛化能力与效率。 ○ 开发端侧视觉大模型，针对边缘设备进行轻量化设计与部署。 ○ 设计并实现传统CV算法（如目标检测、跟踪、姿态估计、图像增强等）与深度学习模型的融合方案。 ○ 构建视觉嵌入生成与特征提取模型，支持跨模态检索、相似性匹配等应用。 ○ 能根据实时性、性能、成本等多维约束，设计合理的算法组合与技术路线，实现最优落地效果。 ○ 在行业专家的指导下完成高质量的数据清洗和标注，建立多行业多场景的视觉AI评估框架 2. 高性能推理部署与优化 ○ 基于不同算法特性，选择并实施高并发、大吞吐的推理部署方案，熟练使用以下技术栈： ■ 推理框架：Triton Inference Server、ONNX Runtime、TensorRT ■ 部署平台：KServe + Triton / KServe + vLLM ○ 实现模型的动态批处理、自适应推理、低延迟响应，优化端到端服务性能。 ○ 负责模型格式转换、算子优化、硬件适配（GPU/TPU/NPU）及性能调优。 3. 分布式视频流处理系统构建是加分项 ○ 构建高可用、可扩展的分布式视频流处理 pipeline，支持多路视频流的实时接入与处理。 ○ 基于 Kafka + Flink 实现视频帧的流式消费、分发与状态管理。 ○ 完成视频数据的实时AI推理、结果聚合、元数据落盘，并与下游系统无缝集成。 ○ 保障系统在高负载下的稳定性、容错性与可监控性。 4. 跨团队协作与技术沉淀 ○ 与产品、业务、后端及硬件团队紧密协作，推动AI能力在真实业务场景中的落地。 ○ 输出技术文档、最佳实践，参与构建公司级AI工程化平台与工具链。

1. 算法工程化支持：负责支持跨境治理和商品治理方向的算法工程化落地，包括算法服务化、模型部署、性能优化、A/B测试与监控体系搭建。 2. 系统开发与维护：基于Java与Python开发高性能、可扩展的算法平台和治理系统，保障算法稳定运行和高可用性。 3. 算法研发协同：与算法研究人员、产品经理紧密协作，推动图像理解、NLP、多模态及大模型等算法从研发到线上应用的全流程闭环。 4. 数据与质量评估：建设和维护治理效果数据采集、评估和监控体系，持续迭代优化模型与策略，驱动业务降本增效。 5. 技术方案创新：关注业界最新算法工程化与MLOps实践，推动内部平台能力升级，提升算法迭代效率。

高级/资深后台开发/技术专家（AI算法工程化）-上海南京  1. 算法工程化支持：负责支持跨境治理和商品治理方向的算法工程化落地，包括算法服务化、模型部署、性能优化、A/B测试与监控体系搭建。 2. 系统开发与维护：基于Java与Python开发高性能、可扩展的算法平台和治理系统，保障算法稳定运行和高可用性。 3. 算法研发协同：与算法研究人员、产品经理紧密协作，推动图像理解、NLP、多模态及大模型等算法从研发到线上应用的全流程闭环。 4. 数据与质量评估：建设和维护治理效果数据采集、评估和监控体系，持续迭代优化模型与策略，驱动业务降本增效。 5. 技术方案创新：关注业界最新算法工程化与MLOps实践，推动内部平台能力升级，提升算法迭代效率。

1、负责基于扩散模型的世界生成、视频生成等相关场景的算法研发工作，结合实际应用场景攻克技术难题，包括世界生成过程中的可控性、时空一致性、实时性等问题； 2、参与并主导生成式大模型核心算法研发，包括 Diffusion、Autoregressive（AR）、VAE、Transformer 等架构。研发时空视频编码、压缩与生成算法，优化模型在生成任务中的一致性与时序表现。设计并实现从预训练到后训练（SFT、RLHF）的全流程模型优化方案，提升生成质量、可控性和效率； 3、负责生成式大模型的总体技术架构设计，探索多模态融合、跨任务迁移等创新方向，跟踪前沿研究进展，进行技术评估与落地转化，推动团队在行业/学术上的技术领先。