字节跳动资深算法工程师（大模型方向）-算法策略
任职要求
1、计算机科学与技术、数学、统计学、人工智能等相关专业，硕士及以上学位，博士学位或有相关领域突出成果者优先；在ACL、ICLR、NeurIPS、CVPR等顶级学术会议发表过高影响力研究者优先； 2、精通SFT、DPO、RL等大模型后训练算法原理，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），有丰富的模型训练与调优经验； 3、对Coding、翻译、多模态等垂直领域…
工作职责
1、主导SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化）、RL（强化学习）等大模型后训练算法的研究与开发，优化模型训练流程，提升模型在各类任务中的性能与表现，增强模型的泛化能力和适应性； 2、负责Coding、翻译、多模态等垂直领域大模型的全流程研发工作，包括需求分析、模型架构设计、数据处理、模型训练与评估，打造贴合行业场景需求的专属大模型解决方案； 3、持续跟踪行业最新技术动态，结合公司业务需求，对现有大模型算法和垂直领域模型进行优化与迭代，解决模型训练和应用过程中的技术难题，提升模型的效率和质量； 4、与数据、产品、工程等团队紧密配合，参与从数据准备、算法选型到模型部署的全链路工作，确保大模型技术在实际业务场景中的高效落地与应用； 5、将研究成果转化为实际生产力，推动大模型技术在公司产品中的应用，定期进行技术分享与交流，提升团队整体技术水平。
高级/资深算法工程师（国际支付风控方向），base上海/南京 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。
1.迭代召回及相关性算法能力，深入理解用户意图、挖掘广告内容信息，提升广告匹配效率 2.优化点击率、转化率模型效果，利用丰富的内容和用户行为数据，并结合实际业务场景，提升模型预估准确度 3.优化广告策略算法建设，深入理解广告机制，在智能出价、拍卖机制等方向上迭代策略，提升广告主投放体验 4.跟踪学习相关领域前沿进展，探索新技术在实际业务场景中的落地
1、基于企业核心业务需求,设计、开发、优化Al Agent,赋能公司内部AI应用场景。 2、深入分析企业业务流程,具备独立的需求分析与方案设计能力,能够独立完成Al Agent需求对接、方案开发与优化等工作； 3、负责Agent任务流编排，持续优化Prompt Engineering、知识增强(RAG) 、强化学习等策略,提升Agent在复杂业务场景下的表现; 4、评估并优化Al Agent交互体验,通过持续调优提高自然语言理解能力及生成内容的精准度,并沉淀相关经验; 5、设计完整的测试方案,包括人工测试和机器测试等,组织相关方参与测试并验证测试结果，不断调优测试方法； 6、参与搭建企业级Al Agent平台,基于Dify (或Langchain等其他开发平台)快速集成与管理多种主流AI模型(商业与开源大模型），实现Agent灵活编排、调用与优化； 7、参与Al Agent运行架构设计,优化数据流转、权限管理、任务调度等关键模块,确保系统的高效性与可扩展性; 8、与公司数据安全部门和合规部门密切合作，在满足业务效果的同时，确保Al Agent的数据安全和隐私保护符合合规要求；
-主导面向内容生态AIGC的多模态大模型的创新开发，涵盖模型架构设计、训练算法优化等关键环节，引领技术发展方向 -主导多模态训练数据的处理流程，包括数据采集、清洗、标注及管理等，为模型训练提供高质量语料 -基于多模态大模型，适配业务场景各类下游应用，实现推动技术落地应用 -密切追踪国际多模态大模型领域的最新研究成果与发展趋势，积极引入先进理念和技术，保持技术的领先性 -积极撰写高水平学术论文，踊跃投稿至顶会和期刊，提升技术影响力