字节跳动AIGC大模型算法专家-国际商业化（北京/上海）
任职要求
1、硕士学位及以上，计算机科学、人工智能、自动化、电子信息等相关专业优先； 2、对Diffusion、DiT/MMDiT、Flow Matching/Rectified Flow、Consistency Models、Autoregressive等主流生成模型结构有深入理解与改进经验，熟悉噪声调度、Solver设计（DDIM、DPM-Solver、Heun）、Classifier-Free Guidance及其变体（CFG++、APG）等核心组件，清晰掌握图像或视频生成方向的SOTA方法演进脉络； 3、对生成模型/LLM/MLLM相关后训练技术，包括SFT、RLHF、DPO/IPO/KTO、Reward Modeling、Rejection Sampling等有实践或创新优化相关经验；具备Reward信号设计、偏好数据构建与去噪、训练稳定性调优、分布偏移控制（KL约束、Reference Model设计）等实战能力； 4、对PPO、GRPO、Diffusion-DPO、DDPO、ReFL等RL算法在生成模型…
工作职责
1、进行生成式人工智能领域的前沿算法研究与模型优化，聚焦图像、视频、数字人、多模态生成等方向，持续突破生成质量、可控性、采样效率与训练稳定性的技术边界； 2、生成模型结构创新：深度参与Diffusion、DiT、MMDiT、Flow Matching、Rectified Flow、Autoregressive、Masked Generative Transformer等主流生成架构的设计与改进，探索新型骨干网络、时空注意力机制、条件注入方式（Cross-Attention、AdaLN、In-Context Conditioning）、3D VAE/Tokenizer设计、长序列时序建模等关键技术，提升模型在图像与视频生成任务上的表现上限； 3、数据生产与数据工程：主导高质量训练数据的构建链路，包括多阶段数据清洗（美学打分、运动一致性过滤、OCR/Watermark检测）、自动标注（Recaption、Dense Caption、镜头语言标注）、合成数据生成、Bucket分桶与分辨率策略、数据配比与课程学习（Curriculum Learning）设计，建立面向生成模型的数据飞轮与端到端质量评估体系； 4、后训练优化：应用与创新后训练方法，如SFT、DPO、IPO、KTO、Reward Modeling、RLHF及其针对Diffusion的变体（Diffusion-DPO、DDPO、ReFL），针对生成模型在美感、可控性、指令跟随、物理合理性、安全性等维度进行对齐与能力提升;探索Step Distillation、Consistency Distillation、Rectified Flow Distillation等少步采样后训练方法； 5、强化学习算法研究：探索并落地适用于生成模型的强化学习算法，包括PPO、GRPO、RLOO、Diffusion-DPO、DDPO、ReFL等，针对可微分Reward接入、采样轨迹信用分配、Reward Hacking、长视频稀疏奖励、训练稳定性与探索-利用平衡等关键问题进行算法创新。
团队介绍：国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设，为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地，在这里你将有机会开阔自己的国际化视野，接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法，并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 课题背景： 随着LLM大模型和多模态技术的快速发展，给下一代广告系统带来了重大机会，LLM可以根据广告平台的投放经验和数据，并且结合对广告大模型的理解，通过Reflection、RLHF等技术构建与真实环境交互的Agent，从而实现专家级别的广告账号管理，实现最高的ROI。同时广告Agent可探索根据用户的兴趣，个性化实现在线素材生产，最终实现广告素材和创意样式的千人千面，极大撬动用户和商品的匹配效率。 课题挑战： 现有的LLM在垂直广告营销领域上尚不能给出专业且能提升效果的专业知识，并且Agent无法很好的操作和里面广告系统。在创意方面，视频生成模型质量还不能满足广告生成的要求，以及和投放系统结合千人千面的个性化效果。 1、负责广告、电商、短视频、直播等相关内容理解，包括图片、文本、视频、音频等； 2、负责数据挖掘与特征工程，构建机器学习模型，构建商业化生态； 3、面对千万量级业务/受限资源等场景，优化模型计算效率，提升模型可用性； 4、依托海量业务数据，探索并落地各种前沿技术（如预训练、自监督学习、小样本学习等）； 5、探索AIGC前沿技术，构建新一代基于AIGC的商业化生态。
团队介绍：国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设，为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地，在这里你将有机会开阔自己的国际化视野，接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法，并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 课题背景： 随着LLM大模型和多模态技术的快速发展，给下一代广告系统带来了重大机会，LLM可以根据广告平台的投放经验和数据，并且结合对广告大模型的理解，通过Reflection、RLHF等技术构建与真实环境交互的Agent，从而实现专家级别的广告账号管理，实现最高的ROI。同时广告Agent可探索根据用户的兴趣，个性化实现在线素材生产，最终实现广告素材和创意样式的千人千面，极大撬动用户和商品的匹配效率。 课题挑战： 现有的LLM在垂直广告营销领域上尚不能给出专业且能提升效果的专业知识，并且Agent无法很好的操作和里面广告系统。在创意方面，视频生成模型质量还不能满足广告生成的要求，以及和投放系统结合千人千面的个性化效果。 1、负责广告、电商、短视频、直播等相关内容理解，包括图片、文本、视频、音频等； 2、负责数据挖掘与特征工程，构建机器学习模型，构建商业化生态； 3、面对千万量级业务/受限资源等场景，优化模型计算效率，提升模型可用性； 4、依托海量业务数据，探索并落地各种前沿技术（如预训练、自监督学习、小样本学习等）； 5、探索AIGC前沿技术，构建新一代基于AIGC的商业化生态。
1、驾驭亿级规模核心系统：负责本地零售亿级商品库的顶层架构设计与演进，主导 SPU/CSPU 等基础模型建设，支撑高并发下的搜索、选品及多渠道分发，打造行业领先的商品数据底座。 2、引领前沿的 AI 大模型落地：深度参与AIGC 在商品全生命周期的变革，利用多模态大模型重塑智能发品、自动归类、内容生成及质量质检流程，推动业务从“人工运营”向"智能自治"跃迁。 3、构建数据与智能闭环：携手算法与产品团队，建立“数据 - 模型 - 业务”的高效反馈闭环。通过RAG 知识库、批量推理及自动化实验等前沿技术，持续优化商品数据的准确性与转化效率，赋能零售搜索与智能决策。 4、探索研发新范式与极致性能：在保障系统高可用与极致稳定性的同时，率先探索 Vibe Coding、AI Agent 等新范式在研发流中的落地，提升团队整体效能，解决海量数据下的复杂工程挑战。
团队介绍： 高德地图机器学习研发部是公司AI核心技术引擎，聚焦多模态大模型、视频生成与理解、图像编辑与生成等前沿领域。团队深耕人工智能技术落地，支撑亿级用户产品，同时长期投入前沿探索，在NeurIPS/ICLR/CVPR/ACL等顶会发表多篇论文，多项成果入选“最有影响力论文”榜单。我们拥有海量数据与算力资源，鼓励创新突破，诚邀你与顶尖算法专家并肩，共同定义AI的未来！如果你渴望挑战多模态与生成式AI的技术巅峰，在视频、图像、大模型的交叉领域实现突破，欢迎加入我们！团队的github页面是：https://github.com/AMAP-ML/ 我们提供 • 参与亿级用户产品的AI核心算法研发，见证技术直接赋能业务； • 与学术大牛和工业界专家共事，持续提升技术视野； • 顶配算力资源+开放创新氛围，支持前沿探索与顶会论文发表。 具体职责包括但不限于： 1. 视频生成：负责视频生成技术的前沿技术的研究，对AIGC的diffusion和auto-regressive技术有深入了解，在T2I/AIGCT2V/I2V上面有一定的研究，图文对齐，长视频生成等有一定的研究，做好视频生成在高德业务（广告，POI详情页等）中的进行落地。 2. 视频理解：能够使用和优化多模态大模型对用户上传的视频进行质量理解，标签，densecaption，视频summary等生成，作用到视频的搜索，广告，推荐等业务的落地。 3. 世界模型： 参与世界模型的构建，能够使用最新的视频生成技术，3D技术等构建符合人类物理规律的统一的世界模型，在高德的业务进行落地。 4. 紧跟技术前沿和技术沉淀，形成顶会论文和专利。