千问千问事业部-多模态问答产品经理-VQA图片问答方向

岗位概述 vivo AI 团队专注于构建新一代智能助手产品，致力于将大语言模型与搜索问答技术深度融合，为亿级用户提供精准、自然的对话式信息获取体验。我们正在寻找在多模态搜索问答与大模型应用领域具备扎实基础与实战经验的算法工程师，与团队共同打磨核心算法方向。 1. 参与多模态搜索问答系统与 Agent 应用框架的核心算法研发，涵盖多模态理解、检索召回、答案生成、多轮对话、工具调用及任务规划全链路的技术架构设计与迭代优化； 2. 负责助手类产品算法效果优化，进行系统化的效果评估体系，驱动产品体验的持续跃升。

- 参与多模态大模型（VLM）在内容安全场景的研究与落地，涵盖数据自动标注、模型微调及效果评估； - 协助识别与分析图像/视频中的安全风险（如违规、低俗、欺诈、暴力等），推动检测能力迭代； - 参与高质量数据集的构建、清洗与分析，驱动模型在安全场景下的持续优化； - 跟进多模态理解、内容安全等领域的前沿进展，参与团队技术分享与方案创新。

ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。 1、深度参与业界效果领先的生成模型Seedance/Seedream相关工作，理解模型Seed-VLM的软硬件协同优化和算法优化逻辑，构建业界领先的模型优化能力矩阵； 2、研发面向多端异构平台的量化&稀疏、MOE压缩、Token压缩、Cache复用、投机解码、KV Cache压缩等加速算法，构建Training-Free或结合Post-Training/RL-Training的加速算法能力； 3、面向分布式训练/推理场景，深度挖掘模型表示位宽、分辨率、步数、结构等维度的冗余，通过算法和工程创新加速训练和推理过程，实现降本增效； 4、探索Efficient AIGC、Efficient LLM领域最前沿的问题，包括多模态理解生成统一建模加速、结合RL训练的模型优化等方向。

团队介绍：智能创作团队是字节跳动的创作场景业务中台，以AI赋能创造，致力于通过AI技术降低创作门槛，赋能视觉内容生产与创作的智能化升级。团队深度支持抖音、剪映、即梦、豆包、商业化等多个业务线，持续深耕图片与视频生成、智能剪辑、数字人、特效等多个业务场景，通过由AI驱动的智能化工具与算法，为用户提供了更智能、更便捷、更丰富的创作体验，助力普通用户轻松实现高质量内容创作，同时为专业创作者提供强大的技术支持，推动内容生态的繁荣与创新。 课题介绍：随着AGI大模型技术发展，AI多模态图文视频创作范式迎来深刻变革，基于生成式AI与Agent技术的创作解决方案不断涌现。多模态创作大模型依托全模态内容理解、AIGC图像视频生成及Agentic基座模型等前沿技术，构建灵活高效、业界领先的多媒体内容创作方式。通过Continual Training、Post-Training等方式，持续提升模型在内容理解、图像视频生成的能力上限，端到端优化基础模型在创作Agent场景下的整体效果。 课题挑战： 1、深入参与Seed多模态模型及大语言模型后训练（SFT/RL）实践； 2、参与图像视频生成与统一建模，推动模型效果优化的能力，深度体验模型迭代与大规模实训； 3、实践Agent技术及架构、优化Agentic Foundation模型的工具调用能力及Long-Horizon Task能力，深入研究Agentic RL领域。 课题价值：本课题聚焦AGI时代多模态创作变革，依托全模态理解、AIGC生成与Agentic基座模型等前沿技术，构建高效智能的多媒体创作体系。通过持续训练与模型优化，不断突破内容生成与理解能力，推动AI创作从被动生成走向自主智能，兼具技术前沿性与产业落地价值，为下一代智能创作提供核心支撑。