字节跳动大语言模型应用算法工程师-Top Seed
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Python/PyTorch，CUDA优化，以及Transformer、MoE等核心网络架构；具备扎实的代码能力（Python/C++）； 5、在ACL/EMNLP/NeurIPS等顶会发表LLM相关论文，有数学、编程竞赛的有加分。
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。
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。
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、专注改进大模型在现实世界复杂任务的效果，追求通用可规模化的方法，包括不限于复杂推理、多模态、自主Agent、以及可扩展监督和大规模数据合成等方法； 2、推动大模型技术在高难度场景中的前沿应用，包括不限于Agent系统、专业咨询、科研协作、深度洞察、个性化教育等高价值场景； 3、面向广泛的现实世界高价值任务，设计科学、严谨的量化评测体系，提升模型的智能水平。
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、专注改进大模型在现实世界复杂任务的效果，追求通用可规模化的方法，包括不限于复杂推理、多模态、自主Agent、以及可扩展监督和大规模数据合成等方法； 2、推动大模型技术在高难度场景中的前沿应用，包括不限于Agent系统、专业咨询、科研协作、深度洞察、个性化教育等高价值场景； 3、面向广泛的现实世界高价值任务，设计科学、严谨的量化评测体系，提升模型的智能水平。
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LLM、VLM通用大模型与垂类大模型的内容安全研发，提升模型识别风险、规避风险、处置风险的能力； 2、负责通过定性、定量方法评估策略表现，进行策略迭代更新，不断提升内容安全效果； 3、深度参与大模型、安全、算法等领域的调研，结合通用模型的新技术、新场景，如LongCoT、Agent、GUI，积极探索相应新技术、新场景上，安全方案的创新和落地。