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字节跳动AI算法工程师-番茄-筋斗云人才计划(北京/上海)

校招全职A168852地点:北京状态:招聘

任职要求


1、获得博士学位,计算机、软件、人工智能、数学等相关专业优先;
2、扎实的机器学习基础,深入理解多模态理解及生成、推荐广告等相关技术,具备良好的数理基础和自学能力;
3、熟练掌握相关机器学习框架和工程框架,具备扎实的编码能力;
4、在多模态大模型领域有相关经验,尤其在长文本、影视剧领域有经验者优先;
5、在计算机科学高水平会议和期刊(如NIPS、ICMLCVPRICCVECCV、IJCAI、AAAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV等)发表过论文或具备竞赛经验者优先。

工作职责


团队介绍:Data-番茄团队,负责字节跳动下番茄小说、红果短剧、番茄畅听等产品的推荐算法和AI相关工作。工作包括:搭建业界前沿的大规模推荐系统,提高产品使用体验,从小说、短剧、音频、音乐等内容方向建设完整的内容生态和AI能力,保持业务规模保持超高速增长。

课题介绍:
【课题背景】
番茄系产品作为全网最大的故事消费和创作平台,汇集了丰富的内容IP,涵盖网文、短剧、有声、漫画、动态漫等多种体裁,是大语言模型和多模态大模型天然的最佳实践场景。我们在内容创作、内容生产、内容推荐、IP改编等产品全链路上深度建设行业领先的各类AI能力,实现从供给到分发的全面能力升级,为数亿活跃用户和各类内容创作者带来全新的产品体验。

1、利用小说和短剧的长文本和多模态优势,结合大模型理解和CoT推理能力大幅度改进现有推荐系统,实现基于LLM+COT的下一代认知推理推荐引擎;
2、跨模态内容生成,探索如何将现有的IP内容在不同体裁之间进行转换和生成,实现小说、动漫、短剧等内容的AI生成和辅助创作;
3、番茄系IP价值挖掘与优化,深入挖掘IP的潜在价值,如改编、剧本创作等,优化其使用策略以及生产流程,以最大化其商业价值。
包括英文材料
学历+
机器学习+
大模型+
ICML+
CVPR+
ICCV+
ECCV+
相关职位

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校招A240604A

团队介绍:Data-番茄团队,负责字节跳动下番茄小说、红果短剧、番茄畅听等产品的推荐算法和AI相关工作。工作包括:搭建业界前沿的大规模推荐系统,提高产品使用体验,从小说、短剧、音频、音乐等内容方向建设完整的内容生态和AI能力,保持业务规模保持超高速增长。 课题介绍: 【课题背景】 番茄系产品作为全网最大的故事消费和创作平台,汇集了丰富的内容IP,涵盖网文、短剧、有声、漫画、动态漫等多种体裁,是大语言模型和多模态大模型天然的最佳实践场景。我们在内容创作、内容生产、内容推荐、IP改编等产品全链路上深度建设行业领先的各类AI能力,实现从供给到分发的全面能力升级,为数亿活跃用户和各类内容创作者带来全新的产品体验。 【研究方向】 1、利用小说和短剧的长文本和多模态优势,结合大模型理解和COT推理能力大幅度改进现有推荐系统,实现基于LLM+CoT的下一代认知推理推荐引擎; 2、跨模态内容生成,探索如何将现有的IP内容在不同体裁之间进行转换和生成,实现小说、动漫、短剧等内容的AI生成和辅助创作; 3、番茄系IP价值挖掘与优化,深入挖掘IP的潜在价值,如改编、剧本创作等,优化其使用策略以及生产流程,以最大化其商业价值。

更新于 2025-05-26
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社招A157615

团队介绍:我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core,致力于研发全球领先的在线广告优化算法,营造健康、互惠的广告生态,持续提升用户和客户体验,引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究,涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 课题介绍: 广告推荐算法是互联网商业变现的核心驱动力,我们希望借鉴生成式AI的成功思路,探索在广告推荐算法和架构上的颠覆性创新,解锁更大的算法效果提升空间。重点探索以下方向:1)基于类Transformer结构的生成式推荐大模型技术,验证广告推荐场景的Scaling Law,探索面向大模型的特征工程以及算法建模范式;2)算法和工程协同设计与优化,提升海量数据、超大参数背景下的训练与推理效率 ;3)语言/多模态模型和推荐模型的结合; 职位描述: 1、负责商业化场景推荐大模型的算法优化,引入生成式AI技术,优化算法建模方法、模型结构、特征和样本等,提升广告变现效率; 2、验证推荐大模型的scaling law,应对大模型训练中的一切新挑战; 3、算法和工程高度融合、协同设计,极致优化推荐大模型的训练及推理效率。

更新于 2025-05-28
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校招A32005

团队介绍:我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core,致力于研发全球领先的在线广告优化算法,营造健康、互惠的广告生态,持续提升用户和客户体验,引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究,涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 课题介绍: 广告推荐算法是互联网商业变现的核心驱动力,我们希望借鉴生成式AI的成功思路,探索在广告推荐算法和架构上的颠覆性创新,解锁更大的算法效果提升空间。重点探索以下方向: 1)基于类Transformer结构的生成式推荐大模型技术,验证广告推荐场景的Scaling Law,探索面向大模型的特征工程以及算法建模范式; 2)算法和工程协同设计与优化,提升海量数据、超大参数背景下的训练与推理效率; 3)语言/多模态模型和推荐模型的结合; 1、负责商业化场景推荐大模型的算法优化,引入生成式AI技术,优化算法建模方法、模型结构、特征和样本等,提升广告变现效率; 2、验证推荐大模型的Scaling Law,应对大模型训练中的一切新挑战; 3、算法和工程高度融合、协同设计,极致优化推荐大模型的训练及推理效率。

更新于 2025-05-14
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社招A259978A

团队介绍:广告业务原为商业产品与技术部门,为抖音集团的商业变现提供广告产品与技术,负责端到端大型广告系统建设,覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵,践行"激发生意新可能"理念,致力于让营销更省心、更高效、更美好,推动商业的可持续增长,让不分体量、地域的企业及个体,都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。连接广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的全球最佳智能营销平台之一。在这里,你将投身建设面向未来的数字营销能力,接触到全球先进的商业产品架构、模型和算法,在互联网广告行业始终创新。 课题介绍: 1、核心技术架构: 1)下一代广告技术栈: 模型算法层:搭建基于强化学习的智能出价与流量预估系统,攻克深层转化场景下的数据稀疏、多源异构数据融合(延迟数据/埋点噪声/跨平台行为)等行业难题; 系统工程层:构建支持基于长序列特征的实时预估框架,研发支持动态创意组合的自动化投放引擎; AIGC融合层:建立文/图/视频多模态生成技术中台,实现从IP素材生成到智能投放的全链路闭环; 2)行业首创的AIGC解决方案: 正在搭建全球领先的"小说→漫剧"智能生产线,攻克三大技术堡垒: 多模态叙事引擎:研发支持角色一致性保持(Character-aware Diffusion)、分镜自动生成(Storyboard LLM)、动态运镜控制(Camera ControlNet)的复合型生成框架; 工业化工作流:构建支持分布式渲染、多版本AB测试、合规性审核的智能生产管线,实现日均千级素材产能; 投放增效系统:开发生成质量量化评估模型(QAGAN),建立素材生成-投放效果的反哺优化机制; 2、岗位挑战: 你将主导: 构建支持沿模型的混合推理框架,优化多卡并行下的生成效率; 设计跨模态对齐算法,提升文字指令到视觉元素的可控生成精度; 研发基于用户行为分析的智能素材变异系统,实现CTR提升30%+的个性化内容生成; 打造从内容生产到实时竞价的全自动化广告引擎; 3、我们期待这样的开拓者: 精通Diffusion Models技术栈,具有LoRA/ControlNet/T2I-Adapter等微调框架的实战调优经验; 熟悉多模态大模型(如VideoPoet、Sora等视频生成技术原理),具备跨模态表征学习研究背景; 拥有广告算法背景者优先,熟悉CVR预估、智能出价等核心模块与生成式AI的结合点; 出色的工程化能力,主导过至少一个完整AIGC项目的端到端落地(从模型训练到服务部署)。

更新于 2025-05-28