字节跳动
大模型算法工程师-质量智能方向
大模型算法工程师-质量智能方向
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
NLP
PyTorch
TensorFlow
LLM
大语言模型
向量数据库
CV
RL
Prompt Engineering
Fine-tuning
AI 估算 · 30k–60k
大模型方向人才稀缺，字节跳动薪酬竞争力强，杭州薪资略低于北京但福利可观，综合评估中高位。
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动质量技术团队的大模型算法工程师，主要负责将LLM技术应用于质量领域，推动测试用例生成、智能断言、诊断分析等智能化测试基建
你将参与大模型的全流程工作，包括数据处理、模型训练、微调与部署，并构建数据飞轮
适合对大模型与质量工程结合感兴趣、追求技术前沿的算法工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业
具备优秀的算法能力，有TensorFlow/PyTorch等深度学习训练框架相关经验，熟悉NLP、CV、RL相关算法技术
掌握大语言模型的算法原理、Fine-tuning、Prompt Engineering、向量数据库和LangChain等应用范式
工作职责
参与领域模型的全流程工作，包括但不限于数据、训练、评测、推理部署
探索LLM技术在质量领域中的落地应用，基于大量质量能力构建统一的智能化测试基建
负责质量智能化领域LLM/Agents的数据工程，构建数据飞轮
负责基于质量数据做模型微调（Fine-tune），确保模型精度和效率
优先资格
有NLP/CV/ML顶会发表经验者优先，在LLM领域主导过有影响力的项目或论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 字节跳动大平台，资源丰富，技术影响力大
- 参与前沿AI项目，积累大模型实战经验
- 团队专注创新，有较多技术探索空间
- 技术迭代快速，需要持续学习和跟进最新进展
- 质量领域数据工程复杂度高，需处理大规模数据
- 互联网大厂工作节奏较快，可能面临一定压力
- 适合对大模型技术充满热情、乐于挑战、希望在质量智能化领域深耕的算法工程师
角色解读
- 成为大模型在质量领域应用的专家，主导技术方向
- 向AI质量平台架构师转型，负责整体技术方案设计
- 技术管理路线，带领团队推动质量智能化创新
- 参与大模型全流程工作，包括数据处理、模型训练、评测与推理部署
- 探索LLM技术在质量领域的落地，构建统一的智能化测试基础设施
- 负责质量数据的数据工程，构建数据飞轮，并进行模型微调提升精度
- 扎实的算法基础，熟练使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架
- 深入理解大语言模型原理，掌握Fine-tuning、Prompt Engineering、向量数据库和LangChain
- 有NLP、CV或RL相关经验，具备数据工程和模型优化能力
申请策略
- 提前了解字节跳动质量技术团队的博客或技术分享，展现对团队的了解
- 准备一两个与LLM应用相关的项目案例，突出创新和落地效果
- 突出大模型或NLP相关项目经验，尤其是微调、Prompt Engineering等实践
- 强调深度学习框架的使用熟练度，以及处理大规模数据的经验
- 如有顶会论文或开源贡献，务必重点展示
- 体现对质量领域或测试自动化的理解会加分
- 深入学习Transformer架构、RLHF等前沿技术
- 实践LangChain、向量数据库等LLM开发工具
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验
- 从问题定义、方案设计、实验验证到迭代优化，展示系统性思维
- 强调技术选型的考量、对比试验的结果以及实际业务收益
- 请介绍一个你参与的大模型项目，包括数据准备、模型选型、训练和评估过程
- 如何设计一个针对特定领域的模型微调方案？数据量少时怎么处理？
- 解释Prompt Engineering的使用场景，如何优化Prompt效果？
- 质量数据和普通数据有什么不同？如何构建高质量的数据飞轮？
- 你对LangChain和Agent技术有什么理解？在质量领域如何应用？
匹配度报告
72
综合匹配度
字节大模型算法岗，前沿技术栈、高成长，但工作强度可能较大。
适合人群
最适合追求技术成长、职业发展，能接受高强度工作的求职者。
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45
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资在行业内具有较强竞争力，大模型岗位通常有额外激励，但福利细节未在JD中明确，整体补偿性较好。
薪资信号未披露 (30K-60K/月)
成长发展匹配
90较高
该职位涉及前沿大模型技术，有丰富的实践和创新空间，团队聚焦AI+质量，成长路径清晰，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Fine-tuning、Prompt Engineering、向量数据库、LangChain、TensorFlow、PyTorch、NLP、CV、RL
业务类型ambiguous
工作生活匹配
45较低
JD未提及远程办公或弹性工作，大厂通常有较高的工作强度，办公地点需现场，生活化动机满足度有限。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
AI赋能质量提升具有积极的社会价值，行业处于高速增长期，但JD未强调使命感，意义感中等偏上。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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