字节跳动大模型数据服务专家（数据采集方向）-DMC

1、与顶尖算法团队紧密协作，深入理解VLA模型训练方法，负责具身智能数据采集、清洗、标注、评估生产管理全流程，包括视觉、敏锐度、运动等多模态数据，提供数据支持和建议； 2、定义并规划数据采集、标注标准与高效执行流程，主导采标平台设计和优化，确保数据处理的高效性和稳定性； 3、引入主动学习、自动标注、仿真数据合成等技术手段，大幅提升数据采集标注效率与数据价值密度，为模型训练提供高质量数据支撑。

ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027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：AI数据与安全团队为Seed基座模型及AI原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。 团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与Seed研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决AI前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和AI产品的一手用户。 1、深入理解AI大模型视频通话场景，负责多模态对话、联网、Function Call等方向的数据采集、标注、质检与策略运营工作； 2、与产品研发团队紧密配合，快速沉淀多模态大模型数据理想态和标准，积极为模型后训提供数据策略和建议； 3、针对模型突出问题进行专项攻坚，通过设计PE策略、Workflow工作流等，探索更高效的数据生产方式。

工程岗位的职责包括以下至少一个或多个方向： 1. 具身机器人应用解决方案研发 （1）参与多模态/具身智能机器人在真实场景中的应用方案设计、系统集成与验证。 （2）搭建端到端具身机器人任务pipeline，包括感知、理解、规划、控制、执行等模块的工程化实现。 （3）推动具身智能大模型能力在机器人实际任务中的落地优化（如操作、导航、交互等）。 2. 具身大模型数据采集与处理 （1）负责机器人数据采集系统搭建，包括传感器标定、采集流程、数据质量控制与自动化工具链。 （2）建设具身大模型训练数据pipeline：数据清洗、切分、标注、同步、增强、格式转换等工程化流程。 （3）参与构建多模态数据集（视频、RGB-D、触觉、关节状态、语言指令等）。 3. 具身大模型云端训练与推理优化 （1）基于GPU/加速器的训练平台优化具身大模型训练性能（并行策略、数据流优化、算子优化）。 （2）负责推理引擎优化，包括模型裁剪、编译器优化、图优化、缓存管理、多线程并发调度等。 （3） 参与构建具身智能模型的训练与推理服务基础设施（MLOps、分布式训练、数据版本管理等）。 4. 端侧模型量化部署与优化 （1）主导端侧模型的压缩、量化（INT8/FP8/混合精度等）、剪枝、蒸馏等部署优化工作。 （2）熟悉ONNXRuntime、TensorRT、TFLite、NPU/DSP编译工具链，进行端侧加加速与算子调优。 （3）推动具身大模型在机器人嵌入式/边缘计算平台上的高效部署。 5. 机器人操作系统与系统优化 （1）优化机器人操作系统（ROS2、RTOS、Linux）性能，包括实时性、通信延迟、资源调度、驱动层稳定性等。 （2）推动机器人软硬件协同优化，包括传感器驱动、控制链路优化、系统级profiling/debugging。 （3）支撑机器人任务的稳定运行与系统级可靠性优化。

工程岗位的职责包括以下至少一个或多个方向： 1. 具身机器人应用解决方案研发 （1）参与多模态/具身智能机器人在真实场景中的应用方案设计、系统集成与验证。 （2）搭建端到端具身机器人任务pipeline，包括感知、理解、规划、控制、执行等模块的工程化实现。 （3）推动具身智能大模型能力在机器人实际任务中的落地优化（如操作、导航、交互等）。 2. 具身大模型数据采集与处理 （1）负责机器人数据采集系统搭建，包括传感器标定、采集流程、数据质量控制与自动化工具链。 （2）建设具身大模型训练数据pipeline：数据清洗、切分、标注、同步、增强、格式转换等工程化流程。 （3）参与构建多模态数据集（视频、RGB-D、触觉、关节状态、语言指令等）。 3. 具身大模型云端训练与推理优化 （1）基于GPU/加速器的训练平台优化具身大模型训练性能（并行策略、数据流优化、算子优化）。 （2）负责推理引擎优化，包括模型裁剪、编译器优化、图优化、缓存管理、多线程并发调度等。 （3） 参与构建具身智能模型的训练与推理服务基础设施（MLOps、分布式训练、数据版本管理等）。 4. 端侧模型量化部署与优化 （1）主导端侧模型的压缩、量化（INT8/FP8/混合精度等）、剪枝、蒸馏等部署优化工作。 （2）熟悉ONNXRuntime、TensorRT、TFLite、NPU/DSP编译工具链，进行端侧加加速与算子调优。 （3）推动具身大模型在机器人嵌入式/边缘计算平台上的高效部署。 5. 机器人操作系统与系统优化 （1）优化机器人操作系统（ROS2、RTOS、Linux）性能，包括实时性、通信延迟、资源调度、驱动层稳定性等。 （2）推动机器人软硬件协同优化，包括传感器驱动、控制链路优化、系统级profiling/debugging。 （3）支撑机器人任务的稳定运行与系统级可靠性优化。