美团大模型通用产品-人机协同方向
任职要求
1.3 年以上互联网产品经理经验，具备人机协同 / 大模型项目落地经验；有智能客服、智能坐席辅助、大模型 Agent 类产品经验者优先。 2.项目与协作能力：优秀的项目管理、跨团队沟通与协调能力，能推动技术、运营、业务等多方资源，…
工作职责
1. 拆解人机协同技术边界：结合亿级 C 端用户行为数据与高频业务场景，探索大模型 + 人工协同在业务场景中的应用价值，实现人机协作效率、用户体验与模型效果的平衡。 2.跟进技术前沿：持续跟踪大模型、人机交互、智能辅助决策等技术进展，结合业务需求推动落地试点，优化人机协作流程、提升业务处理效率与用户满意度。 3.制定探索路径与目标：清晰规划人机协同产品迭代节奏，制定量化目标，输出各阶段价值评估报告，对齐业务预期与资源投入。 4.把控落地验证与评测：负责人机协同能力可行性验证、方案实现，制定效果指标与评测方案，确保方案可落地、可量化、可迭代。 5.跟踪核心指标与用户反馈：持续监控人机协同核心指标（如人工介入率、问题解决率、响应时长等），收集用户与坐席反馈并转化为产品需求，适配业务与用户行为变化。
专注于AudioLLM通用音频理解模型的研究与开发，参与构建下一代音频基础模型和Omni多模态框架，探索语音、音乐、环境声音等多模态音频内容的统一理解建模方法，推动 audio AI 在理解、生成和交互场景中的技术突破。 核心职责 1、模型架构与训练：负责通用音频理解模型设计与分布式训练优化，实现语音识别、说话人日志、情感分析、音频问答、音乐理解、声音事件检测等多任务统一建模； 2、数据管线：设计并落地大规模多模态音频数据 pipeline，完成数据对齐、质量控制与自动标注； 3、跨模态融合：研究音频编码器与大语言模型融合技术，优化跨模态注意力与统一特征表示。
近年来，以大模型为核心的生成式人工智能技术在语言理解、内容生成、多模态建模与跨模态交互等领域取得了突破性进展，展现出前所未有的技术潜力与广泛的应用前景。 我们致力于通用人工智能（AGI）方向的前沿探索与产业落地创新。一方面，在迈向AGI的长期路径中，随着大语言模型能力的持续进化，多模态感知、融合与推理等关键问题日益凸显，成为构建通用智能系统的核心挑战；另一方面，围绕典型行业场景（如智能交互、高质量内容生成、跨模态检索与理解等），如何将现有大模型能力有效转化为可落地、可扩展、可持续的解决方案，也成为当前研究与工程实践的重点方向。 如果你对生成式AI、通用人工智能（AGI/ASI）前沿探索、多模态建模与智能交互系统有浓厚兴趣，并渴望深入参与下一代多模态通用模型的研发与演进，欢迎加入我们，共同定义未来AI的能力边界，牵引千行百业在智能时代的深度变革。 1. 多模态大模型算法创新：定义下一代多模态通用大模型技术范式，实现文本、语音、视觉模态的联合建模，探寻和解决多模态对齐、推理、Agentic等方面的核心挑战，不断追寻多模态通用大模型的效果上限。 2. 场景驱动的算法创新：结合业务场景（如智能交互、内容生成、跨模态检索等），设计并优化大模型架构，提升效果、效率与鲁棒性。 3. 端到端技术闭环：从数据构建、模型训练、评测到部署，主导技术方案落地，通过AB实验、调用量、用户反馈验证价值。 4. 前沿应用技术探索：紧跟并能驱动LLM、Diffusion Models、强化学习等技术相关进展，定义技术新范式，快速实验并迭代创新方案，拉升相关模型SOTA。
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。 加入Seed Edge研究计划，你将和我们一起： 1、探索研究更多内在奖励的机制，从而激发模型主动学习和自我更新的能力； 2、探索构建长期记忆机制，为下一代高效的推理模型、长序列推理及建模提供基础； 3、探索多模态感知能力的边界，研究如何从海量超低信噪比的多模态数据中可扩展地获取知识，和如何打好多模态融合的基础、构建统一建模的工具； 4、探索模型使用工具和基于视觉系统的行动能力，包括全模态Agent基础建模的新方案、以及复杂环境的交互学习能力。 更多研究课题，欢迎自下而上提出你的想法！ 申请该职位者，希望你准备一个Research Presentation，我们期待与你有更深入的技术碰撞。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：AI数据与安全团队为Seed基座模型及AI原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。 团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与Seed研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决AI前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和AI产品的一手用户。 1、这个职位是连接前沿AI技术与深度专业知识的桥梁，你将不再仅仅是知识的创造者，而是整个知识增强项目的核心枢纽，负责管理从需求理解到数据交付的全链路流程，确保大模型在人文社科领域的认知与推理能力得到高效、高质量的提升； 2、与算法、产品团队紧密协作，深入理解大模型在特定领域的能力短板与迭代目标，将模糊的"模型能力提升需求"精准转化为清晰、可执行的数据生产任务与项目目标； 3、负责高质量数据生产项目的全生命周期管理，包括制定项目计划、定义数据标准、监控生产进度与风险，设计并优化数据生产的工作流，探索并落地可规模化、高效率的数据生产模式，确保项目按时、按质、按量交付； 4、建立并执行严格的数据验收标准与质检流程，对产出的结构化资料、评测数据集进行专业评估与验收，对数据质量问题进行归因分析，形成反馈闭环，持续指导和优化数据生产策略，推动数据质量的迭代提升； 5、负责领域专家资源的招募、培训与日常管理，构建并维护高质量的外部专家智库，为专家提供清晰的任务指引和必要的赋能培训，确保他们能够高效、准确地产出符合要求的数据，并对专家工作质量进行评估与管理。