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字节跳动多模态生成-算法优化工程师-Top Seed

校招全职A106985地点:北京状态:招聘

任职要求


1、2026届获得博士学位,计算机/电子/信息/通信/自动化/软件等相关专业;
2、精通扩散模型以及自回归模型的算法细节,深入理解模型计算瓶颈与优化方法论;
3、具备以下至少一个领域经验:模型压缩加速(量化/知识蒸馏)、高效架构设计(MoE/稀疏Attention)、生成对齐算法(DPO);
4、符合以下条件者优先:在Kaggle等比赛获奖者优先、在ICML/NeurIPS/CVPR/ECCV/ICCV等发表论文、有开源框架核心算法贡献(如HuggingFace Diffusers优化)。

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、研发文生图/文生视频等多模态生成大模型的算法加速技术,通过步数蒸馏、MoE、稀疏、轻量化网络、低比特量化等模型层面优化手段,实现生成效率数量级提升;
2、主导生成式模型的创新算法研究,攻克Diffusion模型、自回归模型、多模态理解生成统一大模型等方向的算法加速,通过算法提升模型推理效率;
3、与上下游部门深度合作,分析性能瓶颈,通过算法优化提升模型推理效率,优化多模态视觉生成大模型,推动字节跳动AI关键业务发展。
包括英文材料
学历+
算法+
系统设计+
Kaggle+
ICML+
NeurIPS+
CVPR+
ECCV+
ICCV+
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校招A216895A

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、负责多模态大模型的研发和应用,探索超大规模模型,进行极致系统优化;研究相关技术在豆包、智能助手、智能硬件等领域的全新应用和解决方案,包括而不限于多模态理解生成,视觉Agent等能力; 2、数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化; 3、相关应用落地,包括看图对话、问答、搜索、生成创作、逻辑推理、代码生成等; 4、在未来生活中的更多使用场景的深入研究和探索,研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品;满足用户不断增长的智能交互需求,全面提升用户在未来世界的生活和交流方式。

更新于 2025-04-18
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校招A102576

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、负责多模态大模型的研发和应用,探索超大规模模型,进行极致系统优化;研究相关技术在豆包、智能助手、智能硬件等领域的全新应用和解决方案,包括而不限于多模态理解生成,视觉Agent等能力; 2、数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化; 3、相关应用落地,包括看图对话、问答、搜索、生成创作、逻辑推理、代码生成等; 4、在未来生活中的更多使用场景的深入研究和探索,研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品;满足用户不断增长的智能交互需求,全面提升用户在未来世界的生活和交流方式。

更新于 2025-04-18
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校招A15408

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、多模态引擎研发:研发融合文本、视觉、语音的角色类大模型,优化角色生成的真实性与情感表达(如虚拟助手、游戏NPC、互动剧角色),突破多模态对齐、长期记忆、行为一致性等技术难点; 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。

更新于 2025-04-21
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校招A142248

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、多模态引擎研发:研发融合文本、视觉、语音的角色类大模型,优化角色生成的真实性与情感表达(如虚拟助手、游戏NPC、互动剧角色),突破多模态对齐、长期记忆、行为一致性等技术难点; 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。

更新于 2025-04-21