字节跳动大模型应用算法工程师-AI PaaS-筋斗云人才计划
任职要求
1、获得博士学位，人工智能/计算机/软件工程/数学相关专业优先； 2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练Python、C++等常用编程语言； 3、智能编码方向要求有扎实的机器学习基础，在ICML/CVPR/NeurIPS/ACL等顶级期刊会议上发表论文者优先； 4、出色的问题分析和解决能力，有自主探索解决方案的能力； 5、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步； 6、出色的心理素质与应变能力，面对困难勇于迎接挑战；面对复杂局面沉着、冷静、灵活。
工作职责
团队介绍：Stone-AI PaaS团队专注研究AI/大模型应用相关领域的技术和产品，致力于创造和实现创新的人工智能平台服务。团队的算法能力目前已服务于字节跳动多款产品，比如豆包、Cici、Coze、Trae等。同时团队内部也在孵化多款AI应用创新产品，积极探索大模型应用的技术发展。团队氛围好，发展空间大，欢迎加入！ 课题介绍： 背景：随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著进展，为智能对话系统的发展提供了有力支撑。然而，现有的智能对话系统在面对复杂多变的实际应用场景时，仍存在诸多不足。一方面，用户对于交互的多样性和便捷性提出了更高要求，期望能够实现语音、图像、文本等多模态信息的自然交互；另一方面，面对复杂问题，当前对话系统缺乏深度思考和推理能力，难以提供全面且精准的解答。同时，在知识获取方面，如何高效地调度各类工具，挖掘优质内容，以满足用户的多样化需求，也成为亟待解决的问题。因此，开展对多模态交互、深度思考、工具调度以及优质内容挖掘方向的研究，对于提升通用对话助手的性能和用户体验具有重要的现实意义。 研究方向： 1、多模态交互方向：深入研究语音、图像、文本等多模态信息的融合与交互技术，开发能够实现多模态信息无缝对接的算法模型。通过构建多模态语义理解框架，使对话助手能够准确理解不同模态输入的含义，并根据用户需求以语音、图像、文本等多种形式进行输出，实现自然流畅的多模态交互体验。例如，当用户输入一张图片并提出相关问题时，对话助手能够识别图片内容，并结合文本信息进行分析解答，同时可以以语音形式反馈结果； 2、深度思考方向：探索基于深度学习的推理机制，提升对话助手的逻辑推理和问题解决能力。引入知识图谱、语义网络等技术，增强对话助手对知识的理解和运用能力，使其能够在面对复杂问题时，进行深度思考和分析，挖掘问题的本质，提供更具逻辑性和准确性的回答。比如，在解答科学类复杂问题时，对话助手能够基于知识图谱进行推理，给出全面且深入的解释； 3、工具调度方向：构建智能工具调度系统，使对话助手能够根据用户问题的类型和需求，自动识别并调用合适的外部工具，如信息检索工具、数据分析工具、翻译工具等。建立工具之间的协同工作机制，确保在处理复杂任务时，多个工具能够相互配合，实现信息共享和流程优化，提高问题解决的效率和质量。例如，在处理跨国业务相关问题时，对话助手可以同时调用翻译工具和信息检索工具，快速获取并翻译相关资料，为用户提供准确信息； 4、优质内容挖掘方向：研发高效的内容挖掘算法，从海量的文本、图像、视频等数据中筛选出优质、有价值的信息。利用自然语言处理和计算机视觉技术，对内容进行分类、标注和评估，建立优质内容数据库。通过与对话助手的交互，根据用户的兴趣和需求，精准推送相关的优质内容，满足用户对高质量信息的获取需求。比如，为对历史文化感兴趣的用户推荐相关的优质纪录片、学术论文等。
团队介绍：Stone-AI PaaS团队专注研究AI/大模型应用相关领域的技术和产品，致力于创造和实现创新的人工智能平台服务。团队目前已服务于字节跳动多款产品，比如豆包、Cici、Coze、Trae等。同时团队内部也在孵化多款AI应用创新产品，积极探索大模型应用的技术发展。团队氛围好，发展空间大，欢迎加入！ 课题介绍： 背景：随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著进展，为智能对话系统的发展提供了有力支撑。然而，现有的智能对话系统在面对复杂多变的实际应用场景时，仍存在诸多不足。一方面，用户对于交互的多样性和便捷性提出了更高要求，期望能够实现语音、图像、文本等多模态信息的自然交互；另一方面，面对复杂问题，当前对话系统缺乏深度思考和推理能力，难以提供全面且精准的解答。同时，在知识获取方面，如何高效地调度各类工具，挖掘优质内容，以满足用户的多样化需求，也成为亟待解决的问题。因此，开展对多模态交互、深度思考、工具调度以及优质内容挖掘方向的研究，对于提升通用对话助手的性能和用户体验具有重要的现实意义。 研究方向： 1、多模态交互方向：深入研究语音、图像、文本等多模态信息的融合与交互技术，开发能够实现多模态信息无缝对接的算法模型。通过构建多模态语义理解框架，使对话助手能够准确理解不同模态输入的含义，并根据用户需求以语音、图像、文本等多种形式进行输出，实现自然流畅的多模态交互体验。例如，当用户输入一张图片并提出相关问题时，对话助手能够识别图片内容，并结合文本信息进行分析解答，同时可以以语音形式反馈结果； 2、深度思考方向：探索基于深度学习的推理机制，提升对话助手的逻辑推理和问题解决能力。引入知识图谱、语义网络等技术，增强对话助手对知识的理解和运用能力，使其能够在面对复杂问题时，进行深度思考和分析，挖掘问题的本质，提供更具逻辑性和准确性的回答。比如，在解答科学类复杂问题时，对话助手能够基于知识图谱进行推理，给出全面且深入的解释； 3、工具调度方向：构建智能工具调度系统，使对话助手能够根据用户问题的类型和需求，自动识别并调用合适的外部工具，如信息检索工具、数据分析工具、翻译工具等。建立工具之间的协同工作机制，确保在处理复杂任务时，多个工具能够相互配合，实现信息共享和流程优化，提高问题解决的效率和质量。例如，在处理跨国业务相关问题时，对话助手可以同时调用翻译工具和信息检索工具，快速获取并翻译相关资料，为用户提供准确信息； 4、优质内容挖掘方向：研发高效的内容挖掘算法，从海量的文本、图像、视频等数据中筛选出优质、有价值的信息。利用自然语言处理和计算机视觉技术，对内容进行分类、标注和评估，建立优质内容数据库。通过与对话助手的交互，根据用户的兴趣和需求，精准推送相关的优质内容，满足用户对高质量信息的获取需求。比如，为对历史文化感兴趣的用户推荐相关的优质纪录片、学术论文等。
1. 平台推广与用户增长： 负责图灵AI应用平台核心产品/能力的运营策略制定与执行，包括客户理解与分析、运营推广计划等，提升平台在目标用户中的认知度和活跃度。 2. 应用场景挖掘与孵化： 深入理解各业务方需求及AI技术能力边界，主动挖掘和识别AI技术在不同业务场景下的潜在应用机会，与业务团队共同设计和验证AI解决方案，并推动成功落地。 3. 技术价值传递与赋能： 作为平台技术与业务应用之间的桥梁，清晰、准确地向业务方传递AI能力价值，组织产品培训、案例分享等活动，赋能用户更好地理解和使用平台AI能力。 4. 运营体系建设与优化： 建立和完善AI应用的效果评估标准、反馈机制和运营SOP；针对特定AI应用场景，协助构建或优化评测数据集和评估方法。 5. 数据驱动运营与迭代： 负责平台产品/能力的数据运营工作，监控产品运营数据（如调用量、采纳率、用户反馈、效果指标等），通过数据分析评估应用效果，驱动产品迭代和运营策略优化。 6. 跨团队协作与沟通： 与算法、研发、产品设计及业务团队紧密协作，确保信息畅通，高效推动AI应用项目的进展和目标达成；收集、整理并向产研团队反馈用户需求和市场动态。 7. 生态与内容建设： 负责整理和输出平台产品化文档、最佳实践案例、行业解决方案等内容，助力构建活跃的开发者和用户生态。
1、负责阿里云AI人工智能平台（PAI）运维工作，建设超大规模GPU集群稳定性体系，包括可观测性链路、监控报警，故障应急及处置、SLA可用率度量提升等 2、研发AI运维管控平台，通过自动化提升运维效率，包括交付&变更CICD、GPU节点交付&自愈、智能诊断定界等 3、落地AIOps智能运维，通过AI算法提升稳定性，包括异常检测、根因定位及基于大模型&智能体Agent运维落地等 4、负责稳定性架构设计及项目组织推动落地，包括基础架构云原生化、跨AZ高可用架构、产品可运维性架构演进等
1、负责阿里云AI人工智能平台（PAI）运维工作，建设超大规模GPU集群稳定性体系，包括可观测性链路、监控报警，故障应急及处置、SLA可用率度量提升等 2、研发AI运维管控平台，通过自动化提升运维效率，包括交付&变更CICD、GPU节点交付&自愈、智能诊断定界等 3、落地AIOps智能运维，通过AI算法提升稳定性，包括异常检测、根因定位及基于大模型&智能体Agent运维落地等 4、负责稳定性架构设计及项目组织推动落地，包括基础架构云原生化、跨AZ高可用架构、产品可运维性架构演进等