字节跳动文本大模型算法工程师-中国区广告业务
任职要求
1、2026届获得本科及以上学历，计算机相关专业； 2、具有优秀的代码能力和基础算法功底，熟练使用TensorFlow/Pytorch等机器学习框架和工程框架； 3、具有扎实的机器学习基础，对传统NLP技术、GPT类技术有深入的理解，数理功底扎实，自学能力强； 4、具备独立分析问题、定义问题和解决问题的能力，能深入解决大模型落地过程中存在的问题； 5、主导过大模型领域的大影响力项目或论文者优先，包括但不限于ACL、EMNLP、COLING、WWW、AAAI等。
工作职责
团队介绍：中国区广告业务负责端到端大型广告系统建设，覆盖抖音、今日头条、红果短剧、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。连接中国区业务广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的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。 1、数据工程：构建高质量数据的生产流程，其中包括预训练、指令微调等数据，提升业务应用效果； 2、算法研发：推进Knowledge Injection、SFT、RLHF等模型优化方面的工作，提高模型质量和适应性； 3、梳理&沉淀算法库：抽象算法接口，最大化提升算法成果和基座模型的复用率，提升大模型落地效率； 4、业务应用：深入研究并推进相关大模型技术的落地，包括但不限于智能审核、客服、Copilot等应用场景。
团队介绍：中国区广告业务负责端到端大型广告系统建设，覆盖抖音、今日头条、红果短剧、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。连接中国区业务广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的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。 1、探索并落地超大规模多模态大模型，在业务场景做深度适配和极致优化； 2、参与多模态大模型多体裁内容数据链路建设、指令微调、偏好对齐、模型优化全流程实践； 3、将多模态大模型应用于图像/视频/文本内容理解（比如视频分类、视觉问答、跨模态检索、多模态表征）、交互、生成、逻辑推理等领域； 4、跟踪调研多模态大模型以及相关方向（包括但不限于CV/NLP/多模态/Agent）的前沿技术； 5、深入研究和探索多模态大模型在更多未来生活场景中的应用。
团队介绍：Ads core-creative支持字节中国区商业化广告的创意生态、创意生产、创意个性化分发产品的核心算法能力建设，覆盖抖音、头条系（头条、西瓜、番茄等）、穿山甲的等流量场景的创意优化。 动态创意作为自动化投放系统（UB max）的核心能力之一，通过多模态大模型实现更智能的创意生产和投放。AIGC技术的爆发推动全新的创意生产和投放模式，相比传统的依赖先验知识、通过启发式探索的方式，端到端生产和投放的模式符合广告投放目标且能帮助客户跑量的创意。 1、构建下一代创意生产-投放AI Agent： 1）基于大模型构建文本-图像-视频跨模态创作引擎，实现从文案/图像到视频的全模态创意AIGC； 2）针对商业化各场景定制化训练和优化模型，提升模型在各素材中的生产效率、素材质量、多样性，逐步接近人类生产水平； 3）建立近实时反馈的创意进化飞轮，构建近线反馈的素材生产模式+自动化投放，实现广告创意的动态化、个性化生产和投放，最终提升广告的变现效率； 2、大模型能力面向场景定制化： 1）围绕商业化多样性目标，构建鲁邦、防Kacking的Rewardmodel，指导生成模型实现对业务收益的优化； 2）构建基于多模态的推理模型，能够直接推理学习高跑量创意的原因，并结合生成模型生成多模态素材。
团队介绍：Ads core-creative支持字节中国区商业化广告的创意生态、创意生产、创意个性化分发产品的核心算法能力建设，覆盖抖音、头条系（头条、西瓜、番茄等）、穿山甲的等流量场景的创意优化。 动态创意作为自动化投放系统（UB max）的核心能力之一，通过多模态大模型实现更智能的创意生产和投放。AIGC技术的爆发推动全新的创意生产和投放模式，相比传统的依赖先验知识、通过启发式探索的方式，端到端生产和投放的模式符合广告投放目标且能帮助客户跑量的创意。 1、构建下一代创意生产-投放AI Agent 1）基于大模型构建文本-图像-视频跨模态创作引擎，实现从文案/图像到视频的全模态创意AIGC； 2）针对商业化各场景定制化训练和优化模型，提升模型在各素材中的生产效率、素材质量、多样性，逐步接近人类生产水平； 3）建立近实时反馈的创意进化飞轮，构建近线反馈的素材生产模式+自动化投放，实现广告创意的动态化、个性化生产和投放，最终提升广告的变现效率； 2、大模型能力面向场景定制化 1）围绕商业化多样性目标，构建鲁邦、防Kacking的Rewardmodel，指导生成模型实现对业务收益的优化； 2）构建基于多模态的推理模型，能够直接推理学习高跑量创意的原因，并结合生成模型生成多模态素材。
团队介绍：Ads core-creative支持字节中国区商业化广告的创意生态、创意生产、创意个性化分发产品的核心算法能力建设，覆盖抖音、头条系（头条、西瓜、番茄等）、穿山甲的等流量场景的创意优化。 动态创意作为自动化投放系统（UB max）的核心能力之一，通过多模态大模型实现更智能的创意生产和投放。AIGC技术的爆发推动全新的创意生产和投放模式，相比传统的依赖先验知识、通过启发式探索的方式，端到端生产和投放的模式符合广告投放目标且能帮助客户跑量的创意。 1、构建下一代创意生产-投放AI Agent 1）基于大模型构建文本-图像-视频跨模态创作引擎，实现从文案/图像到视频的全模态创意AIGC； 2）针对商业化各场景定制化训练和优化模型，提升模型在各素材中的生产效率、素材质量、多样性，逐步接近人类生产水平； 3）建立近实时反馈的创意进化飞轮，构建近线反馈的素材生产模式+自动化投放，实现广告创意的动态化、个性化生产和投放，最终提升广告的变现效率； 2、大模型能力面向场景定制化 1）围绕商业化多样性目标，构建鲁邦、防Kacking的Rewardmodel，指导生成模型实现对业务收益的优化； 2）构建基于多模态的推理模型，能够直接推理学习高跑量创意的原因，并结合生成模型生成多模态素材。