字节跳动豆包AI搜索架构工程师-Seed大模型人才校招
任职要求
1、2027届获得本科及以上学历，计算机、电子信息、软件工程等相关专业； 2、具备优秀的代码能力（C++/Golang/Python）、数据结构和基础算法功底，以及扎实的软件工程基础（包括系统设计、API开发和代码质量控制）； 3、对大模型方向充满热情，不断探索前沿技术领域并持续接受新挑战，同时有强烈的学习欲望，对新技术抱有足够热情和好奇心，愿意沿AGI方向进行持续探索； 4、对系统性能优化、AI基础设施建设及前沿模型技术有浓厚兴趣，具备良好的协作与自驱能力…
工作职责
Seed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。 1、建设豆包AI搜索，搭建完整RAG功能的LLM搜索引擎； 2、针对LLM搜索中的各个环节，如联网检索、大模型推理进行优化； 3、设计和搭建在离线个性化AI搜索能力，实现对用户更准确的问答； 4、持续建设更灵活、合理、功能更强大的架构以保障快速发展的业务可以高效达成。
Seed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。 1、下一代搜索问答Agent构建 1）设计基于LLM的端到端智能问答系统，覆盖意图理解、查询改写、检索增强、多源信息融合与高质量答案生成； 2）探索Deep Research能力，解决复杂问题、多轮对话与跨文档推理场景； 2、模型能力演进与前沿探索 1）推动Reasoning能力落地（CoT/多步推理/自我反思与验证），提升复杂问题求解能力； 2）探索RL Scaling、多目标优化等前沿方向，持续提升模型智能上限； 3）构建Agentic能力，打造具备自主决策能力的智能系统； 3、高价值场景落地如电商/本地生活等 1）打造从“信息获取→理解→决策”的一体化体验（如商品对比、导购推荐、生活服务决策）； 2）融合结构化数据与实时信息，实现多模态、多源知识协同推理； 4、评测体系与工程闭环建设 1）构建覆盖真实性、时效性、权威性、相关性与用户体验的评测体系； 2）打通数据-模型-系统优化闭环，持续提升效果与工程效率。
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、AI搜索总结Agent研发： 1）设计并实现基于LLM的搜索总结Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力； 2）探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合； 3）构建端到端系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，提升用户体验； 2、模型优化及应用： 1）通过指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术优化模型在搜索场景的适应性； 2）探索多模态信息（文本、代码、结构化数据）融合的搜索与生成技术； 3）研究未来生活中的创新应用场景（如个性化知识助手、自动化研究工具），探索技术边界。
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、利用大模型优化搜索相关性、权威性、时效性等模型，解决各种复杂长尾查询的Ranking问题； 2、利用大模型做DOC理解，筛选优质DOC以及更好支持在线检索； 3、大模型在搜索召回和粗排等阶段的应用。
团队介绍：字节跳动豆包大模型团队（Seed）成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，并探索新的交互。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 豆包大模型团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、以自研推理引擎为中心的在线推理服务和近离线批式推理任务框架，负责超大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关，为搜索、推荐、审核等业务提供深度模型推理全场景端到端解决方案； 2、针对PyTorch、TensorFlow等框架提供高自动化、极致性能的模型优化方案，技术方案不限于子图匹配、编译优化、模型量化、异构硬件等； 3、面向全球多地域超大规模GPU算力集群，通过弹性调度、GPU超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。