字节跳动大模型训练/推理优化工程师-Top Seed
任职要求
1、2026届获得博士学位，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先； 2、工程或机器学习算法有深厚的功底和经验； 3、由衷热爱技术，可以一线写代码，查问题； 4、历史上解决过难题，遇到难题时能静下心，没有畏难情绪，能查到底层，观察敏锐，逻辑清晰； 5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力； 6、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。 加分项： 1、熟悉LLM、NLP、CV、语音…
工作职责
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责超大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 2、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、模型训练、模型推理、数据管理、工作流编排等； 3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、编译优化、强化学习RL/Agent环境交互技术等的引入落地； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、建立下一代多模态模型评测体系，引导模型向AGI的方向发展：创建针对推理与交互的下一代多模态模型评测Leaderboard，包括而不限于图像理解，视频理解评估、视频流式、多模态交互评估、视觉CoT评估、世界模型评估方法，GUI/游戏等虚拟世界的通用多模态Agent评估方法； 2、对数据敏感，能对构造评测集数据有一些自己的深入的见解；根据数据的需求和用途，为数据集标准环节制定详实、全面、可执行的标准；参与构造可自动化的数据Pipeline，对数据集阶段性质检，迭代标注标准； 3、探索多模态大模型能力边界：追踪业界对于模型能力的边界拓展进程，持续迭代复杂度更高的评测集合，防止基准测试饱和模型过拟合； 4、优化评测工程链路与评测手段：探索自动化评测任务构造和自动化评估方法，提升模型评测效率。
Seed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。 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、探索超大规模模型边界，并进行极致系统优化，提升模型性能和效率； 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、相关应用落地，包括生成创作、逻辑推理、代码生成等； 5、深入研究和探索模型在未来生活中的更多使用场景，拓展模型的应用范围。
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、用户信号建模与个性化回复：研发角色化大模型对用户信号的深度建模与应用方法，提升模型针对不同用户的回复连贯性与个性化水平，优化交互体验； 2、模型效果优化与创新：在指令微调、偏好对齐、数据增强等关键技术领域进行场景化创新，突破技术瓶颈，提升模型效果； 3、业务场景落地与应用拓展：支持豆包、猫箱等产品的角色生成需求，覆盖对话、创作、教育等核心场景；探索角色模型在智能硬件、元宇宙等领域的沉浸式交互潜力，推动技术成果在业务中高效落地； 4、前沿技术探索与范式定义：研究人格化模型在情感计算、社会常识推理等方向的关键突破，定义AI角色从“功能执行”向“人格化陪伴”提升的技术范式。
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、RL驱动的角色模型训练：优化角色类大模型的行为策略、长期记忆管理和多模态交互能力，突破角色行为一致性、情感表达合理性等技术瓶颈； 2、极致性能优化：超大规模模型的分布式训练优化，提升角色类模型的推理效率与资源利用率，指令微调、偏好对齐、数据增强等技术的场景化创新； 3、业务场景落地：支持豆包、猫箱等产品的角色生成需求，覆盖对话、创作、教育等场景，探索角色模型在智能硬件、元宇宙等领域的沉浸式交互能力； 4、前沿探索：研究人格化模型在情感计算、社会常识推理等方向的突破，定义AI角色从「功能执行」到「人格化陪伴」的技术范式。