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多模态算法工程师（Agent方向）-智能创作
多模态算法工程师（Agent方向）-智能创作
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
强化学习
RAG
计算机视觉
LLM
模型微调
AIGC
VLM
Prompt Engineering
多模态大模型
AI 估算 · 30k–60k
字节跳动资深算法岗，技术前沿，深圳薪资竞争力强，硕士以上学历，项目经验丰富。
职位详情
关于这个职位
作为字节跳动智能创作团队的多模态算法工程师，你将专注于多模态大模型和AI Agent的前沿研究，推动抖音、剪映等产品的智能化升级
该职位要求深厚的算法功底和工程能力，适合有志于在AIGC和Agent方向深耕的技术人才
最低要求
熟悉多模态大模型（VLM）、大语言模型（LLM）相关的算法技术，在相关领域有过良好的项目经验或研究经验，熟悉大模型相关的数据构造方法、Post Training算法
了解LLM架构，熟悉RL算法（GRPO、PPO、DPO、判别式及生成式RM）、Multi-Agent技术、Prompt/Context Engineering工程技术，有AI Agent应用经验、AIGC实操经验的优先
工作职责
探索研究多模态理解、生成式、机器学习、强化学习、AIGC、计算机视觉、人工智能等前沿技术
基于通用大模型，结合创作垂类应用场景，进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化，升数据合成、模型推理&规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升垂类大模型能力
探索突破包括而不限于多模态RAG，视觉COT与Agent等在内的多模态模型、世界模型进阶能力，构建以智能创作为核心的多模态AI Agent
推动相关的新技术、新产品落地
优先资格
有AI Agent应用经验、AIGC实操经验的优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 顶级大厂平台，接触海量数据和真实业务场景，技术影响力大
- 团队专注AI创作前沿，可深度参与多模态Agent和AIGC方向，成长速度快
- 薪资福利优厚，字节跳动提供有竞争力的薪酬和股票期权
- 技术领域更新快，需要持续学习，保持对前沿的敏感度
- 大厂内部竞争激烈，晋升路径需突出成果和影响力
- 适合对多模态AI和Agent方向有强烈兴趣，能承受高强度工作，并希望在顶级平台快速积累技术深度和项目经验的算法工程师
缺点 / 挑战
- 工作强度较大，可能面临快速迭代和项目赶进度的压力
角色解读
- 技术纵深发展：从算法工程师到多模态/Agent领域专家，主导核心技术突破
- 横向扩展：结合创作业务需求，转型为AI产品架构师或技术Leader
- 跳槽或创业：积累前沿AI经验后，可进入大厂核心团队或AI创业公司
- 研究和开发多模态大模型（VLM/LLM）在创作场景中的应用，包括数据构建、微调和偏好对齐
- 探索多模态RAG、视觉COT与Agent技术，构建智能创作AI Agent
- 优化模型推理与规划能力，建立评测体系，推动算法落地到抖音、剪映等产品
- 扎实的多模态大模型和LLM基础，熟悉Post Training算法
- 精通RL算法（GRPO、PPO、DPO等）和Multi-Agent技术
- 熟悉Prompt Engineering和上下文工程，有AI Agent或AIGC实战经验
申请策略
- 关注字节跳动智能创作团队的公开技术博客和论文，在面试中体现对业务的了解
- 准备一个端到端的AI Agent项目案例，详细说明技术选型和推理优化
- 突出多模态大模型或LLM的项目经验，包括数据构建、微调、偏好对齐的具体成果
- 重点展示RL算法（如PPO、DPO）和Multi-Agent的落地案例，最好有量化指标
- 如果有AIGC或Agent实践经验，详细描述技术方案和效果
- 补充RL算法和Multi-Agent的深入理解，阅读最新论文并复现
- 实践Prompt Engineering和工具链（如LangChain、AutoGPT），积累Agent开发经验
- 熟悉字节跳动内部技术栈（如火山引擎、TensorFlow/PyTorch），提前了解产品
面试指南
- STAR法则：详细描述项目背景、任务、行动和结果，突出个人贡献和技术难点
- 对比分析：解释不同技术的优缺点，并用案例说明选择依据
- 系统思维：从数据、模型、评测到落地全链路思考，展示工程化能力
- 请介绍一个你参与的多模态大模型项目，包括数据、模型架构和效果评估
- 解释RLHF中PPO和DPO的区别，以及在实际应用中的优劣
- 如何设计一个多模态RAG系统来处理用户创作需求？
- 你如何评估一个LLM在特定垂类任务上的能力？
- 谈谈你对AI Agent的理解，以及它在智能创作中的可能应用
匹配度报告
71
综合匹配度
字节跳动深圳算法岗，前沿多模态Agent方向，薪资优厚，成长极快，但工作强度大。
适合人群
最适合追求技术成长和前沿探索的求职者，愿意牺牲部分生活平衡换取职业发展。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动提供有竞争力的薪资和福利，但未在JD中披露具体数字，补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
90较高
职位聚焦多模态和Agent前沿技术，有大量探索和创新机会，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、VLM、LLM、强化学习、AIGC、计算机视觉、RAG、Agent、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
大厂算法岗通常工作强度大，JD未提及WLB或弹性工作，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
AI创作赋能内容生产，有正向社会价值，但行业竞争激烈，使命导向一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号以AI赋能创造、降低创作门槛
创新程度开拓性创新（行业首创）
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