字节跳动大模型算法工程师-AI Coding
任职要求
1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握至少一门语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； 2、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术，深入理解大模型相关技术栈（如Reward Model、GRPO/PPO/DPO、SFT/RFT、CT、PE等）； 3、在大模型领域，主…
工作职责
1、负责研发提效场景所需要的大模型能力的研发和应用，研究高质量数据的挖掘和合成、大模型的对齐效率、Agent的设计&端到端训练等等，不断思考和跟进AI的最新进展对我们的价值，探索下一代的研发模式； 2、高质量数据挖掘清洗使用，数据自动、半自动合成方案研究探索，设计针对代码场景的原子任务、全链路任务的评测方法； 3、研究LLM/VLM训练与优化技术，包括微调、强化学习（RLHF）、知识蒸馏等，提高大模型在代码场景下的能力； 4、尝试落地到各种应用场景，比如：IDE代码补全、代码能力QA、场景化Agent、代码自动修复、漏洞检测等等； 5、持续跟踪LLM/VLM领域的最新技术动态，并将其应用于实际业务场景中，推动技术落地。
1、聚焦集团研发提效场景，负责代码生成相关算法的设计与研发； 2、深入研究大语言模型（LLM）后训练等前沿技术，提升算法的准确性与效率； 3、分析业务需求，设计并实现适配多场景的算法解决方案，满足产品线的算法需求； 4、持续跟踪LLM领域的最新技术动态，并将其应用于实际业务场景中，推动技术落地。
1、负责研发提效场景所需要的大模型能力的研发和应用，研究高质量数据的挖掘和合成、大模型的对齐效率、Agent的设计&端到端训练等等，不断思考和跟进AI的最新进展对我们的价值，探索下一代的研发模式； 2、高质量数据挖掘清洗使用，数据自动、半自动合成方案研究探索，设计针对代码场景的原子任务、全链路任务的评测方法； 3、研究LLM/VLM训练与优化技术，包括微调、强化学习（RLHF）、知识蒸馏等，提高大模型在代码场景下的能力； 4、尝试落地到各种应用场景，比如：IDE代码补全、代码能力QA、场景化Agent、代码自动修复、漏洞检测等等； 5、持续跟踪LLM/VLM领域的最新技术动态，并将其应用于实际业务场景中，推动技术落地。
1、负责研发提效场景所需要的大模型能力的研发和应用，研究高质量数据的挖掘和合成、大模型的对齐效率、Agent的设计&端到端训练等等，不断思考和跟进AI的最新进展对我们的价值，探索下一代的研发模式； 2、高质量数据挖掘清洗使用，数据自动、半自动合成方案研究探索，设计针对代码场景的原子任务、全链路任务的评测方法； 3、研究LLM/VLM训练与优化技术，包括微调、强化学习（RLHF）、知识蒸馏等，提高大模型在代码场景下的能力； 4、尝试落地到各种应用场景，比如：IDE代码补全、代码能力QA、场景化Agent、代码自动修复、漏洞检测等等； 5、持续跟踪LLM/VLM领域的最新技术动态，并将其应用于实际业务场景中，推动技术落地。
1、聚焦集团研发提效场景，负责代码生成相关算法的设计与研发； 2、深入研究大语言模型（LLM）后训练等前沿技术，提升算法的准确性与效率； 3、分析业务需求，设计并实现适配多场景的算法解决方案，满足产品线的算法需求； 4、持续跟踪LLM领域的最新技术动态，并将其应用于实际业务场景中，推动技术落地。