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；

我们是一个专注于Agentic Coding方向的充满活力和创业精神的创新业务团队，致力于通过智能化代码生成和开发工具重新定义软件开发和Devops体系。 随着Agentic Code技术的快速发展，我们正在寻找优秀的Agentic Code研发工程师/专家加入团队，共同构建下一代智能编程助手和自主代码开发系统，一起在LLM驱动的编程革命中创造历史！ 负责基于大语言模型的Agentic Code产品核心能力的开发工作，实现代码续写、复杂问题分析与理解、代码生成与测试等功能，包括：代码补全、行间建议预测（NES - Next Edit Suggestion）、Agentic Code智能体等； 参与设计、开发和实现Agentic Code，构建具备代码理解、生成、调试和优化能力的自主编程代理系统，并能适应特定用例和环境； 从事AI领域相关算法研究及算法的工程化实现，以提升Agent能力（推理、规划、记忆、工具使用）； 设计和实现高效的LLM算法，为代码自动生成、智能补全、bug检测等场景提供技术支撑； 参与设计多智能体协作架构，实现复杂编程任务拆解与分布式执行，提升Agentic Code的质量及效率； 持续跟踪Agentic Code、大模型、代码生成等前沿技术发展，推动团队技术水平提升。

-基于最前沿大模型能力，研究高效的大规模搜索与演化策略，在明确环境与评估器设定下，实现专家级算法优化问题的创新解 -基于策略假设与演化行为分析，深入探索大模型生成创新解的机制，并通过前沿方法强化模型相关能力 -探索人类专家与智能体（Agent）之间的新型交互范式，探索对话流之外的高效、流畅的人机协作方式