字节跳动大模型数据交付专家（内容治理）-DMC

1、主导多模态大模型的后训练全流程优化，包括指令微调（SFT）、强化学习（RLHF/DPO/PPO）、模型蒸馏等技术的研发与工程实现，持续提升模型在通用领域及垂直领域（如短视频理解、电商理解）的泛化能力和安全性； 2、参与多模态合成数据生成（覆盖纯文本、图文及视频等内容理解维度）、建立数据质量评估体系，设计数据蒸馏流程，推动​​数据-模型-评测​​迭代优化； 3、面向短视频社区、电商内容理解等场景，解决后训练阶段的核心挑战，​​如​​跨模态对齐一致性、长上下文推理、多任务指令冲突优化以及多模态智能推理探索等；推动技术成果转化，主导模型在快手短视频社区的集成落地（例如RAG增强系统、多模态Agent任务规划），并通过API封装与服务化支撑业务创新； 4、跟踪前沿多模态大模型后训练技术的前沿演进，探索SFT自动化迭代、轻量化RLHF以及reward model一体化等创新技术方向，形成专利或顶会论文提升团队技术影响力。

1、设计质量评估体系： 主导设计并持续优化面向人审、机审、大模型交付质量的全局性评估指标体系、评估链路与校准机制。 2、深度分析与洞察：带领团队对误伤和漏放的质量问题进行根因分析，定位问题至规则、模型、流程或人为维度，明确问题根本原因并输出解决方案； 3、主导治理效果评估： 深度分析治理策略的VVR 等核心业务指标影响，从用户体验和商业价值维度评估治理动作的ROI，为战略决策提供依据。 4、闭环推动与协同： 主动协同并驱动治理产品、规则策略、算法模型、审核运营等多方团队，建立高效的质量问题发现、定位、解决、复盘的全链路闭环机制。确保数据洞察转化为具体的产品功能迭代、规则优化、模型Retrain或流程改进，并对最终效果负责。 5、团队与能力建设：负责组建、培养和管理一支高绩效的数据分析与策略运营团队，提升团队成员的业务洞察、数据分析和项目推动能力。将最佳实践沉淀为可复用的分析模型、工具产品和方法论，提升整个中台的质量评估效率；

1. 基于业务规则和策略，负责制定模型算法的业务策略及输出整体业务需求，推进大模型应用到实际业务，有效提升判责品效。 2. 统筹多类别算法模型的项目管理、流程优化、质量把控工作。对优质内容有判断力和敏感度，能够基于业务目标，进行大模型效果监控、评估、分析、反馈，输出改进策略并推动优化迭代。 3. 与上下游产品技术通力合作，负责标注工作的组织和协调，推动项目成果交付。 4. 密切关注竞品与行业动态，对AI新方向和行业保持研究，输出专业、精准切具有可行性的AI策略建议，联合算法产出新的AI应用能力。

团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用最前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，充分给同学们提供成长自我的机会。主要工作方向包括：1）探索最前沿的NLP技术：从基础的分词、NER，到应用上的Query分析、基础相关性等，全链路应用深度学习模型，每个细节都充满挑战；2）探索跨模态匹配技术：在搜索中应用CV+NLP深度学习技术，让视频搜索拥有更强大的检索能力；3）探索大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你；4）探索千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务，方方面面都进行深入研究和创新。 1、参与搜索引擎研发，探索搜索全链路（分析、召回、粗排、精排、混排）的个性化行为建模，包括CTR、CVR预估、向量召回、价值混排、RAG、NLP、LLM、多模态、机器学习、深度学习等，推动搜索算法在国际化电商场景的落地与提升，提升亿级用户搜索体验； 2、参与国际化电商搜索算法的优化与迭代，提升转化效率、用户体验和供给生态；解决多语言相关性匹配、权威性感知、种草内容理解、重复铺货、山寨假货治理等技术难题，极致优化内容电商、传统货架电商等多种电商业务形态的基础搜索质量；极致提升商品、种草视频和带货直播的购物转化效率，促进GMV增长； 3、深入参与核心搜索产品的需求设计，负责算法和工程的高质量交付，持续优化效果提升产品体验； 4、挖掘数据，构建Query理解、召回、排序等模型，提升电商搜索算法能力； 5、学习前沿技术，探索大模型等创新技术在AI搜索场景的落地。