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字节跳动大语言模型应用算法工程师-Top Seed

校招全职A165642A地点:上海状态:招聘

任职要求


1、2026届获得博士学位,计算机、通信、数学等相关专业;
2、有NLP/深度学习研发经验,或大模型应用相关实战经验;
3、了解LLM技术栈(如RLHF、Prompt Engineering、LoRA微调等);
4、熟悉Pyt…
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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、优化&创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力;
2、Long CoT技术的实现和应用;
3、多模态大模型(文本、图像、语音)的Posttraining算法;
4、构建高质量、多领域的数据合成方法;
5、探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。
包括英文材料
学历+
NLP+
深度学习+
大模型+
Prompt+
还有更多 •••
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社招A222303

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、探索超大规模模型,并进行极致系统优化; 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。

更新于 2023-05-11北京
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社招A78075

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、探索超大规模模型,并进行系统优化; 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。

更新于 2024-01-05北京
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社招A141861

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、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。

更新于 2024-01-05上海
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社招A258173

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、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。

更新于 2024-01-05北京