字节跳动AI Coding算法工程师/专家-Dev Platform

1、深入探索LLM在编程场景中的应用，参与Coding Agent开发； 2、持续探索创新的评测方法，提出更好的Benchmark，定义模型能力，对大模型应用效果进行持续调优，通过数据分析与算法改进，提升应用的性能和体验； 3、构建大规模高质量的数据（数据建设、数据抓取与解析、数据合成等）； 4、关注行业动态与技术趋势，及时引入新的技术和理念，跟随团队参与校企横向项目、学术论坛会议、发布论文等，协助团队构建学术界影响力。

作为核心算法成员，参与AI图像相关算法研发，主要服务于下一代智能相册系统。主要工作包括： 一、图像理解方向： 1）开发基于多模态语义的图像理解算法：人物识别、事件聚类、情绪识别、场景识别等；构建个性化的图像语义标签体系； 2）设计图像内容质量评估模型（重复、模糊、人脸表情等）提升用户体验； 3）探索RAG、多模态图像大模型、文本大模型联动下，agent能力建设和开发。 二、 图像AIGC方向（创作与编辑）： 1）研究并实现图像生成与编辑算法，如背景替换、人像美化、风格迁移、文生图，图生图等； 2）参与基于 Diffusion基础模型训练； 3）参与ControlNet、Inpainting、aigc编辑大模型等前沿应用模型的业务开发和落地；

机器智能部门介绍： 蚂蚁集团大安全事业群机器智能团队致力于打造安全科技的核心竞争力，做可信AI的持续引领者，为广大支付宝用户的数字化生活提供全方位安全保障。作为蚂蚁集团安全版图中的核心力量，我们正以最前沿的AI算法为刃、以大模型为盾，编织数字世界的"安全之网"。在这里，大模型、智能体、AI安全等热门的研究不再是纸上谈兵，每一个方向都在落地成为真实业务场景、十亿级用户的智慧防线。 关于团队，过去获得过浙江省科技进步一等奖、中国电子学会科技进步一等奖，人工智能学会吴文俊人工智能自然科学奖一等奖，中国图象图形学学会科技进步一等奖、多次获得中国计算机学会科技进步奖、世界人工智能大会SAIL之星与"镇馆之宝"，等多个重量级奖项。可信AI专利布局全球第一，主导制定ITU国际风控标准。多名Kaggle Grandmaster ，拿过多个KDD Cup/CVPR/NeurIPS/ICCV/CVPR/ECCV等多个顶会竞赛冠军，累计发表近百篇顶会论文； 在这里，你将有机会和毕业于海内外著名高校的行业专家们、众多KDD Cup/CVPR 等比赛冠军、Kaggle Grandmaster 、顶会论文作者们共同根植蚂蚁丰富的场景数据，利用海量算力探索创新前沿算法应用，使用领先的机器学习算法解决风控业务问题，构建数据与知识驱动的智能风控体系，提升用户的支付安全体验。 加入我们，让我们一起为世界带来微小而美好的改变。 1.伪造检测方向，统一篡改和生成，统一图像、音频和视频的Allinone模型，并探索推理和生成reward； 2.多模推理方向，视觉图像&视频reasoning，提升理解和推理能力，攻坚reward设计、多模态推理框架设计等核心问题； 3.多模交互方向，构建统一的端到端多模态模型，使其能够像人类一样同时感知多种模态的信息（文本、图像、音频、视频），并以流式方式生成文本和自然语音响应。

通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 Coder团队致力于构建能够执行、扩展并自我进化的自主系统，通过构建超智能的coding agent/digital agent，扩展数字世界，为迈向真实世界的智能奠定基础。 工作职责： 1. 负责通用模型 Qwen 的代码能力和代码专有模型 Qwen-Coder 的构建。 （1）包括但不限于数据收集、预训练、后训练（强化学习）、评测等方向上的探索。 （2）通过Large-scale Pre-training 和 Large-scaleRL来提升Code Reasoning能力，在专家级编程竞赛超越人类，并构建 Coding Agent 来解决真实世界软件开发任务； 2. 负责Computer-Use Agent (GUI-Agent）的建设，以最直观的方式—鼠标、键盘、编码等操作来代替人类执行数字世界任务。 （1）通过Scaling海量数字世界数据结合大规模合成数据，来提升Computer-Use Agent的Grouding能力。 （2）通过Long Horizon的方式进行强化训练，结合可扩展的多模态环境反馈来提升CU Agent的Reasoning的能力。