字节跳动机器学习算法研究员-Seed
任职要求
1、博士学位，机器学习、计算材料、计算生物等相关专业优先；
2、深入了解机器学习算法，有丰富的实操经验和开发知识；
3、在高影响力的同行评审科学期刊上有良好的发表记录；
4、具有独立研究和创新的才能，能够在快节奏、跨学科的环境中成长；
5、具…工作职责
1、跟踪业界前沿研究进展，和团队一起建立深入广泛的领域技术认知； 2、综合机器学习、量子化学、分子动力学等多个领域的方法，探索生物、材料领域前沿应用； 3、整合业界及团队研究成果，推动研究成果实际落地应用，产生广泛的影响力。
1、开发自然科学的基础大模型，用于蛋白质结构预测、分子构象生成和蛋白质设计； 2、利用公共基准和数据库评估新的AI/ML方法； 3、与多学科团队密切合作，将创新算法应用于解决前沿挑战。
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、LLM推理和规划；在整个开发过程中增强LLM推理和规划，包括数据采集、模型评估、预训练、SFT、奖励建模和强化学习，以提高LLM的整体性能； 2、通过重写、扩充和生成等方法合成大规模、高质量的数据；如指令调优、偏好对齐、模型优化以提高LLM在各个阶段（预训练、SFT、RLHF）的能力； 3、通过RLHF/RLAIF进行偏好对齐，探索全新的训练范式，优化大模型在文本、图像、语音等多模态上的表现； 4、研究和实施稳健的评估方法，以评估LLM在各个阶段的表现，揭示其能力的潜在机制和来源，并利用这种理解来推动模型改进； 5、探索和优化有效的LLM训练方法（如主动学习、课程学习）和目标，以完善缩放规律，实现卓越的模型性能； 6、相关应用落地，包括内容创作、逻辑推理、代码生成等，深入研究和探索大模型在未来生活中的更多使用场景。
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、探索研究多模态理解、生成式、机器学习、强化学习、AIGC、计算机视觉、人工智能等前沿技术； 2、探索多模态理解与生成交织的基础模型，并进行极致系统优化；数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化；提升数据合成、Scalable Oversight、模型推理、规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升大模型能力； 3、探索突破包括而不限于多模态RAG，视觉COT与Agent等在内的多模态模型、世界模型进阶能力，构建GUI/游戏等虚拟世界的通用多模态Agent； 4、利用预训练、仿真等技术对虚拟/现实世界的各类环境进行建模，提供多模态交互探索的基本能力，推动应用落地，研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品。
1、研究多模态智能体、多模态推理规划、流式音视频对话模型等前沿技术，推动机器人交互技术的创新和应用； 2、探索多模态大模型、强化学习算法、大模型Agent在机器人上的创新应用，参与研发下一代智能机器人系统。