字节跳动代码大模型算法专家/Leader-AI应用与创新
任职要求
1、计算机、软件工程相关专业本科及以上学历，5年以上算法研究与开发经验； 2、具备扎实的算法基础，包括但不限于LLM、CodeLLM、强化学习等领域的认知和实践经验； 3、精通LLM微调、预训练、推理优化技术，熟悉Agent、RAG等应用范式，有CodeLLM、CodeAgent落地经验者优先； 4、作风正派、责…
工作职责
团队介绍：AI应用与创新团队，立足于抖音集团（抖音、直播、今日头条、番茄小说、财经等），致力于AI技术研究与业务创新赋能，包括：AI x 体验、 AI x 质量、AI x 安全等，助力业务品质与口碑的持续提升。 团队积极向上，工程师文化，技术氛围好，拥有算法（大模型、推荐、机器学习）、工程（后台、前端、大数据）、产品等多种职能岗位，地域覆盖深圳、北京、杭州、上海。 1、负责字节跳动抖音系产品多业务场景下的代码AI提效&提质相关研发工作，包括并不限于代码风险识别、代码数字孪生、智能单测生成等； 2、持续跟进LLM和软件工程的前沿技术，关注AI Coding、UI建站、PRD审计、多Agent协同等前沿技术进展，探索新技术在代码AI方向的应用； 3、深入分析业务和技术问题，和产品/研发/质量/运营等同学密切配合解决，提高项目整体效率和收益。
通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 Coder团队致力于构建能够执行、扩展并自我进化的自主系统，通过构建超智能的coding agent/digital agent，扩展数字世界，为迈向真实世界的智能奠定基础。 工作职责： 1. 负责通用模型 Qwen 的代码能力和代码专有模型 Qwen-Coder 的构建。 （1）包括但不限于数据收集、预训练、后训练（强化学习）、评测等方向上的探索。 （2）通过Large-scale Pre-training 和 Large-scaleRL来提升Code Reasoning能力，在专家级编程竞赛超越人类，并构建 Coding Agent 来解决真实世界软件开发任务； 2. 负责Computer-Use Agent (GUI-Agent）的建设，以最直观的方式—鼠标、键盘、编码等操作来代替人类执行数字世界任务。 （1）通过Scaling海量数字世界数据结合大规模合成数据，来提升Computer-Use Agent的Grouding能力。 （2）通过Long Horizon的方式进行强化训练，结合可扩展的多模态环境反馈来提升CU Agent的Reasoning的能力。
通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen 正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 Coder 团队致力于构建能够执行、扩展并自我进化的自主系统，通过构建超智能的 coding agent / digital agent，扩展数字世界，为迈向真实世界的智能奠定基础。 工作职责： 1. 负责通用模型 Qwen 的代码能力和代码专有模型 Qwen-Coder 的构建。 （1）包括但不限于数据收集、预训练、后训练（强化学习）、评测等方向上的探索。 （2）我们坚持 Large-scale Pre-training 和 Large-scale RL 来提升 Code Reasoning 能力，在专家级编程竞赛超越人类，并构建 Coding Agent 来解决真实世界软件开发任务。 2. 负责 Computer-Use Agent (GUI-Agent）的建设，以最直观的方式—鼠标、键盘、编码等操作来代替人类执行数字世界任务。 （1）通过 Scaling 海量数字世界数据结合大规模合成数据，来提升 Computer-Use Agent 的 Grouding 能力。 （2）通过 Long Horizon 的方式进行强化训练，结合可扩展的多模态环境反馈来提升 CU Agent 的 Reasoning 的能力。
通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen 正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 Coder 团队致力于构建能够执行、扩展并自我进化的自主系统，通过构建超智能的 coding agent / digital agent，扩展数字世界，为迈向真实世界的智能奠定基础。 工作职责： 1. 负责通用模型 Qwen 的代码能力和代码专有模型 Qwen-Coder 的构建。 （1）包括但不限于数据收集、预训练、后训练（强化学习）、评测等方向上的探索。 （2）我们坚持 Large-scale Pre-training 和 Large-scale RL 来提升 Code Reasoning 能力，在专家级编程竞赛超越人类，并构建 Coding Agent 来解决真实世界软件开发任务。 2. 负责 Computer-Use Agent (GUI-Agent）的建设，以最直观的方式—鼠标、键盘、编码等操作来代替人类执行数字世界任务。 （1）通过 Scaling 海量数字世界数据结合大规模合成数据，来提升 Computer-Use Agent 的 Grouding 能力。 （2）通过 Long Horizon 的方式进行强化训练，结合可扩展的多模态环境反馈来提升 CU Agent 的 Reasoning 的能力。
千问（Qwen）是由Token Foundry自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen 正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 Coder 团队致力于构建能够执行、扩展并自我进化的自主系统，通过构建超智能的 coding agent / digital agent，扩展数字世界，为迈向真实世界的智能奠定基础。 工作职责： 1. 负责通用模型 Qwen 的代码能力和代码专有模型 Qwen-Coder 的构建。 （1）包括但不限于数据收集、预训练、后训练（强化学习）、评测等方向上的探索。 （2）我们坚持 Large-scale Pre-training 和 Large-scale RL 来提升 Code Reasoning 能力，在专家级编程竞赛超越人类，并构建 Coding Agent 来解决真实世界软件开发任务。 2. 负责 Computer-Use Agent (GUI-Agent）的建设，以最直观的方式—鼠标、键盘、编码等操作来代替人类执行数字世界任务。 （1）通过 Scaling 海量数字世界数据结合大规模合成数据，来提升 Computer-Use Agent 的 Grouding 能力。 （2）通过 Long Horizon 的方式进行强化训练，结合可扩展的多模态环境反馈来提升 CU Agent 的 Reasoning 的能力。