字节跳动大模型研发架构师
任职要求
1、计算机科学、人工智能或相关领域的本科及以上学历; 2、有在AI相关领域的工作经验,尤其是在大模型应用方面; 3、了解AI智能体开发框架,比如Langchain; 4、出色的问题解决能力,能够独立工作并在快节奏的环境中完成任务; 5、良好的沟通技巧和团队合作精神。 加分项: 1、了解Kubernetes和容器相关的技术; 2、流利的英语口语能力。
工作职责
1、负责设计、构建和优化AI智能体及其应用产品,设计基于大模型的智能体架构,支撑AI智能体构建; 2、负责设计多智能体协同架构,支撑多智能体协同解决复杂任务; 3、对现有的智能体平台进行评估,识别改进的机会,提升开发效率和平台可扩展性; 4、解决项目执行过程中遇到的技术难题,特别是与大模型相关的挑战; 5、支持售前工作,负责与客户沟通AI智能体方案。
1、负责设计、构建和优化AI智能体及其应用产品,设计基于大模型的智能体架构,支撑AI智能体构建; 2、负责设计多智能体协同架构,支撑多智能体协同解决复杂任务; 3、对现有的智能体平台进行评估,识别改进的机会,提升开发效率和平台可扩展性; 4、解决项目执行过程中遇到的技术难题,特别是与大模型相关的挑战; 5、支持售前工作,负责与客户沟通AI智能体方案。
作为大模型研发工程师/架构师,您将深度参与或主导以下一个或多个关键领域的工作: 1. 超大规模数据管理与清洗:数据全生命周期管理,数据质量工程,高质量的预训练、SFT数据、后训练及推理数据的构建、增强与优化; 2. 大模型训练合成数据策略:高效合成数据生成以补充现有数据的不足或领域数据的稀缺; 3. 数据质量及模型评估体系构建与优化:构建数据及模型质量的多维度评估策略,形成科学的指标评估体系,开发高效的评估平台与工具。
构建稳定、高效的智能运营引擎,通过智能运营平台,提供一站式经营决策能力,通过运筹优化,机器学习方式不断提升公司的商业目标达成能力,实现品类、分框分城、场景化、时空下的运营(资源规划、供需预测&诊断、资源分配、策略能力下发),建设一站式精细化运营&分析平台。在这里,可以学习了解到收益管理在经营的实践、商业目标的拆解与执行流程、业务产品技术高效协作模式。 岗位职责 1、基于对业务理解,进行业务流程的抽象,底层策略能力的封装,通过编排配置,提升业务的接入效率和扩展性,优化数据模型,提升策略计算性能,从而提升交互响应体验。 2、构建(离/在线)策略架构,通过对策略流程抽象封装,帮助算法脱离繁琐的工程化开发,聚焦策略迭代本身→提升策略迭代效率,提供实验,模型特征、策略优化快速试错能力。 3、优化稳定性体系,提升系统可用性、可靠性,降低资损风险,保证千万级订单定价,亿级补贴正常运转。