字节跳动豆包AI应用工程师-Data
任职要求
1、精通Python的编程技能，并有构建生产应用程序的经验，具备在Linux开发环境下的开发能力，熟悉至少一种主流大模型应用框架（如LangChain、LlamaIndex或OpenAI AgentsSDK）； 2、对大模型有较深入的理解，熟悉常见的LLM实施模式、提示工程、评估框架、代理框架和检索框架等； 3、熟悉模型的Postraining流程，能够帮助和指导客户进行SFT或者RL相关的训练优化； 4、具备强大的技术沟通能力，能够创建可扩展的内容（文档、教程、示例代码），同时有较强的项目管理能力和多团队协同能力； 5、熟悉海内外大模型服务，有AI算法相关领域技术背景、AI Native产品工作经验的优先。
工作职责
1、与解决方案产品经理合作，深入理解初创企业的需求并设计技术解决方案，确保商业目标与技术实施之间的一致性； 2、了解豆包大模型家族的模型特性，能够设计和开发AI应用程序和原型，验证产品概念和需求，展示企业用例的大模型集成模式； 3、在企业采用豆包大模型的整个过程中，作为主要的技术负责人，协调内部多个团队以推动客户成功； 4、分析和定位模型能力缺陷，协助构建模型评测，帮助算法和数据团队推进模型迭代； 5、帮助企业开发轻量级评估框架和测试套件，以衡量豆包大模型对其特定用例的性能。
团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。 1、专注改进大模型在现实世界复杂任务的效果，追求通用可规模化的方法，包括不限于复杂推理、多模态、自主Agent、以及可扩展监督和大规模数据合成等方法； 2、推动大模型技术在高难度场景中的前沿应用，包括不限于Agent系统、专业咨询、科研协作、深度洞察、个性化教育等高价值场景； 3、面向广泛的现实世界高价值任务，设计科学、严谨的量化评测体系，提升模型的智能水平。
1、持续推进豆包语音大模型最新技术的工程优化和应用落地； 2、负责设计并实现高可用、可扩展、分布式机器学习平台，支撑多地域语音相关业务模型服务高效迭代更新； 3、与算法、引擎、后端工程师密切配合，理解语音大模型MaaS能力建设和部署运维流程，负责/参与机器学习平台的设计、开发和维护； 4、持续提升平台效率、易用性、降低使用成本，探索业界前沿的机器学习相关技术，设计并实现到机器学习平台。
1、持续推进豆包语音大模型最新技术的工程优化和应用落地； 2、负责设计并实现高可用、可扩展、分布式机器学习平台，支撑多地域语音相关业务模型服务高效迭代更新； 3、与算法、引擎、后端工程师密切配合，理解语音大模型MaaS能力建设和部署运维流程，负责/参与机器学习平台的设计、开发和维护； 4、持续提升平台效率、易用性、降低使用成本，探索业界前沿的机器学习相关技术，设计并实现到机器学习平台。
1、持续推进豆包语音大模型最新技术的工程优化和应用落地； 2、负责设计并实现高可用、可扩展、分布式机器学习平台，支撑多地域语音相关业务模型服务高效迭代更新； 3、与算法、引擎、后端工程师密切配合，理解语音大模型MaaS能力建设和部署运维流程，负责/参与机器学习平台的设计、开发和维护； 4、持续提升平台效率、易用性、降低使用成本，探索业界前沿的机器学习相关技术，设计并实现到机器学习平台。