字节跳动数据科学家（LLM与无监督学习方向）-应用人工智能
任职要求
1、本科及以上学历，计算机科学、数据科学、统计学等相关专业优先，具备扎实的统计学、机器学习数学基础，熟悉数据流水线搭建、模型开发、测试与部署全流程； 2、英语听说读写流利，能向技术与非技术受众清晰传达分析和技术内容，具备从业务需求出发定义数据项目的能力； 3、至少3年数据分析或模型开发经验，具备大语言模型（LLM）技术落地经验（如测试时扩展、思维链、检索增强生成、监督微调等），能在数据集上构建并验证预测模型； 4、精通Python和SQL，熟练使用TensorFlow/PyTorch等ML/DL框架，掌握无监督学习、聚类算法及数据洞察提取，熟悉SQL/Hive/Spark等大数据工具者优先； 5、强烈的求知欲与量化分析能力，擅长拆解复杂问题、定位根本原因并提出解决方案，有CI/CD（如Git）或云服务（AWS/GCP/Azure）经验者优先； 6、对数据驱动的业务增长有敏锐洞察，能将算法成果转化为用户价值与产品影响力，具备社区洞察或内容理解相关经验者优先。
工作职责
1、利用多模态大语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP）、机器学习或计算机视觉技术，设计并构建核心产品能力，提取数据洞察，优化商业化策略； 2、运用前沿深度学习、机器学习、统计及优化技术，为业务问题开发创新算法并搭建原型； 3、通过无监督学习与聚类算法，从大规模数据集中挖掘潜在模式与趋势，提出数据驱动的业务解决方案； 4、与产品经理及跨职能团队协作，定义用户需求与成功指标，主导数据项目从0到1的全流程管理； 5、采用AB测试等方法验证项目商业价值与预期收益，持续优化模型性能； 6、与工程团队协作部署数据模型，推动解决方案的规模化落地。
1、应用多模态大语言模型、自然语言处理和计算机视觉技术，设计和开发数据产品，提取洞察并优化业务策略； 2、利用最新的深度学习、机器学习、统计学和优化技术，开发创新的算法和原型，解决业务问题； 3、运用无监督学习和聚类算法，从大规模数据集中发现潜在的模式和趋势，提出数据驱动的业务解决方案； 4、与产品经理和跨职能团队合作，定义用户故事和成功指标，并管理从0到1的数据项目； 5、与工程团队合作，部署并扩展数据模型，确保顺利集成和性能优化。
1、应用多模态大语言模型、自然语言处理和计算机视觉技术，设计和开发数据产品，提取洞察并优化业务策略； 2、利用最新的深度学习、机器学习、统计学和优化技术，开发创新的算法和原型，解决业务问题； 3、运用无监督学习和聚类算法，从大规模数据集中发现潜在的模式和趋势，提出数据驱动的业务解决方案； 4、与产品经理和跨职能团队合作，定义用户故事和成功指标，并管理从0到1的数据项目； 5、与工程团队合作，部署并扩展数据模型，确保顺利集成和性能优化。
1、基于最新的大模型、深度学习、机器学习、统计学和优化技术，开发创新算法并为业务问题构建原型； 2、通过无监督学习、聚类算法等技术，从海量数据中发现潜在的模式和趋势，提出数据驱动的业务解决方案； 3、与产品经理和跨职能团队合作，定义用户故事和成功指标，管理数据项目从0到1的全过程； 4、使用AB测试等方法验证项目的商业价值和预期收益，并持续优化模型性能； 5、与工程团队合作部署数据模型，并将解决方案规模化。 1.Develop innovative algorithms and build prototypes for business problems using the latest deep learning, machine learning, statistical, and optimization techniques; 2.Use unsupervised learning and clustering algorithms to discover potential patterns and trends from large datasets and propose data-driven business solutions; 3.Collaborate with product managers and cross-functional teams to define user stories and success metrics, managing data projects from 0 to 1; 4.Use methods like AB testing to validate the business value and expected revenue of projects and continuously optimize model performance; 5.Work with engineering teams to deploy data models and scale solutions.
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