荣耀AI数据开发工程师
任职要求
1. 至少3年以上的数据研发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验； 2. 有扎实的SQL功底和调优能力，有Java或者Python语言的编程能力； 3. 熟悉大数据存储和计算引擎生态栈，熟悉Hadoop，Flink，Kafka，Spark等相关组件…
工作职责
1. 负责数据研发工作，针对业务诉求和实际数据情况，设计、开发和维护数据处理流程，确保数据的准确性、完整性和一致性； 2. 参与数据系统建设和构建数据应用，包括数据提取、数据分析、模型设计及架构优化工作； 3. 设计和管理数据存储结构，包括数据仓库、数据湖等，优化数据的存储和查询性能； 4. 跟踪和应用最新的数据技术和工具，持续提升数据处理效率。
1、负责智能创作AI平台大模型规模化训练数据自动化处理全流程相关开发工作，包括但不限于数据搜集、预处理、打标、入库、检索等； 2、负责构建针对不同场景、不同数据类型、不同数据规模有足够的扩展性的数据处理技术链路和框架建设，以支撑大模型数据集持续高效迭代，实现高质量数据集沉淀； 3、负责数据生成和数据增强，利用大模型工具生成来扩充和完善数据集。
字节跳动ByteDance Research致力于人工智能领域的前沿技术研究，涵盖自然语言处理、计算机视觉、机器学习、机器人、AI for Science、Responsible AI等多个领域，同时将研究成果落地，为公司现有的产品和业务提供技术支持和服务。 1、为视频生成模型训练生产高质量的训练数据； 2、负责/参与搭建数据生产工作流，并能够持续提升数据生产的效率、稳定性和易用性； 3、与算法工程师密切配合，理解视频生成模型研发流程，负责/参与模型生成中数据解决方案的设计、开发和维护；同时能够探索业界前沿的多模态数据处理相关技术，并应用到数据生产中。
1. 参与 AI Agent 服务层的整体架构设计与落地，建设智能数据高效流转，包括数据接入、清洗、标注、元数据与血缘增强、数据治理、数据安全。 2. 面向大模型与Agent，设计并实现核心服务层组件，负责Agent场景的效果优化，深入研究LLM后训练相关技术，包括CPT/SFT/RLHF/RLVR等，提高算法准确率和效率。 3. 构建可复用的 Agent 框架与组件库（记忆模块、工具箱、调度器等），实现不同任务的快速拼接、部署与生产落地。 4. 跟踪LLM领域的最新研究成果，用以持续提升算法应用效果，研究方向包括但不限于强化学习中的奖励模型的优化和创新，AgentRL，可验证奖励的构建和扩充。 5. 关注前沿 AI 技术在 Agent 场景的落地可用性，推动试点、验证与落地。
1、打造大模型Tool/MCP Server管理中枢，提供工具接入、版本管控、资源调度等核心能力，为模型评估、训练、标注等场景提供统一的工具接入与调用支撑； 2、打造多模型统一接入与调用框架，支撑公司内外多类型模型的融合、编排与路由，为业务和算法提供通用、稳定、可扩展的调用体验； 3、通过开发AI工具提升部门研发效能提升，覆盖需求拆解、代码生成、自动化测试等全链路，打通工具链壁垒，压缩研发周期、降低人力投入； 4、负责部门研发成本全流程管控与精益优化，梳理全环节资源消耗，搭建成本监控核算体系，输出并推动落地优化策略。