字节跳动大模型算法工程师-技术风险
任职要求
1、2026届获得硕士及以上学位，计算机、软件工程、人工智能等相关专业； 2、具备优秀的算法能力，有TensorFlow/PyTorch等深度学习训练框架相关经验，熟悉NLP、CV、RL相关算法技术； 3、掌握LLM的算法原理、Fine-tuning、Prompt E…
工作职责
团队介绍：字节跳动技术风险团队，提供变更、资金、运维、蓝军等技术风险领域的基建能力，支撑公司数十条业务线的稳定性建设。同时也在积极探索利用大模型技术，在技术风险领域对基建能力做持续的优化和提升，包括智能化资金核对、发布过程的智能检测等。 1、负责为技术风险领域多模态数据（如时间序列、日志、代码等）场景提供AI技术支持，包括不限于LLM的继续训练（CT）、有监督微调（SFT）和强化学习（RL）等工作，实现模型在垂类领域的深度适配； 2、负责技术风险智能化领域LLM/Agents的数据工程，构建数据飞轮； 3、负责解决技术风险领域的痛点问题，如系统架构刻画、变更风险分析、故障根因定位、多模态异常检测等方向的痛点问题； 4、密切跟进LLM领域最新研究成果，探索落地应用，基于监控、应急、变更、资金安全、高可用等技术风险领域能力构建下一代智能化技术风险能力。
高德研发效能团队主要负责高德技术风险与效能中台的建设，利用大模型技术革新研发交付流程，提升整体研发和交付效率，支撑业务高速发展。工作内容包括但不限于大模型技术在 项目管理、需求理解、代码生成、测试用例生成、用例推荐、代码扫描、智能问答、质量评测、图面异常检测等研发效能领域的落地，以及多模态大模型方向的前沿技术探索。
1、研发面向云计算底座海量数据的大模型，包括但不限于代码大模型、全模态、大规模图学习等领域相关的大模型的应用算法研发； 2、参与大模型应用研发全流程的工作，包括但不限于模型算法设计、代码开发、训练、部署优化、调试、评测；技术创新如专利、论文的撰写；外部技术影响力交流等； 3、推动大模型在DevOps提效、内外部智能体业务应用、爆款AI原生应用、安全和技术风险防控等场景的业务落地；
作为蚂蚁集团核心风控技术部门，我们专注于解决业务风险相关的技术挑战与系统建设，覆盖资金安全、数据安全、大模型安全、反洗钱及数字化业务风控等领域。这些业务场景因强对抗性、风险形态多样化、高时效性要求等特性，对技术规模性、系统复杂度、性能极限、智能化水平及可扩展能力提出跨维度挑战。 技术沉淀与突破： 过去数十年，团队基于特征工程、策略体系、模型算法及数据驱动框架，构建了具备行业领先水平的智能风控基础设施，持续守护超大规模业务的安全运行。 未来方向与目标，在大模型技术驱动的新阶段，我们计划联合顶尖人才突破以下核心方向： 大模型驱动的风控基建：研发生成式AI为核心的智能引擎，提升风险识别与对抗能力； 自主进化的防御体系：深度结合业务理解与模型技术，构建风险防护、用户行为分析、产品风险识别的核心能力； 技术前沿探索：攻坚大模型在风控场景中的安全应用、动态对抗机制及可扩展性难题； 我们期待与具备顶尖技术视野与工程能力的候选人合作，共同定义下一代智能风控的技术标准。 结合安全各种风险场景，如黑产攻击，风险防控，权限管理，多模态内容理解，进行大模型算法/工程/应用的全栈/全流程建模，选型，设计，研发，和优化，并在基础设施或者应用有所创新和突破（如Prompt自动优化，SFT自适应，分布式训练编译调度，黑产对抗的强化学习，防控特征/策略的生成，面向对抗的多模态算法/系统设计和优化等）。
团队介绍：字节跳动质量技术团队，聚焦质量领域，提供一系列的稳定的、有效的、技术领先的质量产品和工具，支撑电商、抖音、今日头条、飞书等业务。当前，我们在积极的探索质量基建与大模型的结合，构建更高效、更智能的质量技术，非常期望有更多的人才加入，在质量内建、测试效能、自动化测试等领域取得前沿的技术突破。 1、负责大模型技术在软件智能交付领域的相关应用技术研发，业务场景包括但不限于知识图谱、代码生成、智能交互、风险预测挖掘、智能归因、缺陷修复、故障自愈； 2、洞察AIGC等前沿技术领域的最新研究成果，探索工业领域落地可行性，并持续提升算法应用效果； 3、探索大模型技术在研发效能领域中的落地应用，为研发效率提升提供智能服务； 4、深度参与项目研发，与产品和业务团队同学保持密切配合，不断优化项目整体效益，提升用户体验。