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大模型算法工程师（数据方向）-剪映CapCut（北京/深圳/广州）
大模型算法工程师（数据方向）-剪映CapCut（北京/深圳/广州）
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
NLP
数据挖掘
多模态
SFT
Machine Learning
数据合成
大模型
CV
RL
diffusion
AI 估算 · 35k–60k
大模型算法工程师市场需求旺盛，字节跳动薪资竞争力强，结合技术难度与稀缺性，预估月薪范围合理。
职位详情
关于这个职位
该职位负责视频/图片创作Agent的核心研发，聚焦高质量数据建设与多模态大模型优化，实现模型在理解、生成、编辑等能力的提升，并推动技术落地服务创作者
适合对数据驱动和生成技术有热情的算法工程师
最低要求
扎实的编程能力，良好的代码工程习惯，熟练掌握至少一种主流编程语言（如Python、C++）
熟悉NLP、CV、ML、RL等相关技术，理解大模型及生成技术栈（如Transformer、Diffusion、SFT、RLHF等）
具备优秀的问题建模与分析能力，对数据驱动方法有热情，关注技术落地效果，主动性强
对视频/图片创作方向感兴趣，有文案生成、创意生成等实际项目经验者优先
良好的沟通协作能力，与团队探索新技术，具备出色的心理素质与应变能力，敢于迎接挑战
工作职责
负责视频/图片创作Agent的核心研发与应用，聚焦高质量数据建设，包括数据挖掘清洗对齐、多领域的数据自动合成、创意库构建等，优化Agent全链路的生成效果
多模态大模型的训练与优化，实现模型在理解、生成、编辑和控制等关键能力上的全面提升
建立并迭代多模态数据的质量评估体系、模态对齐机制与覆盖策略，探索数据与模型的共进化反馈体系
结合实际业务场景，将创新性技术方案高效落地，服务成千上万创作者，推动内容创作AI能力的持续突破
优先资格
对视频/图片创作方向感兴趣，有文案生成、创意生成等实际项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台资源丰富，项目影响力大，可接触海量用户数据
- 技术栈前沿，聚焦大模型和多模态，紧跟AI发展趋势
- 团队氛围技术导向，成长空间大，能快速积累核心算法经验
- 工作强度较大，可能需要应对快速迭代和高标准要求
- 技术难度高，需要持续学习最新模型和算法，保持竞争力
- 适合对AI生成技术有热情、具备扎实算法基础和较强学习能力的求职者
缺点 / 挑战
- 业务落地压力大，需平衡研究创新与工程效率
角色解读
- 可向大模型技术专家方向深耕，成为算法负责人或技术Leader
- 可横向拓展到多模态、视频理解、AIGC等前沿领域，参与核心产品研发
- 随着AI创作领域快速发展，有机会晋升为团队骨干或技术架构师
- 负责高质量数据建设，包括数据挖掘、清洗、对齐和自动合成，以优化Agent生成效果
- 训练和优化多模态大模型，提升模型在理解、生成、编辑和控制方面的能力
- 建立数据质量评估体系和模态对齐机制，探索数据与模型的共进化反馈
- 将创新技术方案落地到实际业务场景，服务创作用户，推动AI内容创作突破
- 扎实的编程能力，熟练掌握Python或C++，有良好的工程习惯
- 熟悉NLP、CV、ML、RL等技术，理解Transformer、Diffusion、SFT、RLHF等大模型技术栈
- 优秀的问题建模与数据分析能力，对数据驱动方法有热情
- 良好的沟通协作能力，能团队探索新技术，具备心理素质与应变能力
申请策略
- 了解字节跳动剪映CapCut的产品方向，思考如何将算法能力与创作场景结合
- 准备一个高质量的项目案例，展示从问题定义到落地的完整过程
- 突出大模型相关项目经验，尤其是数据建设、模型训练或优化方向
- 强调编程能力和工程实现细节，如使用Python/C++开发的模块
- 展示NLP、CV、多模态等领域的成果，如论文、开源贡献或竞赛成绩
- 提及创作类项目经历（如文案生成、视频编辑）加分
- 深入理解Transformer、Diffusion等架构原理，动手复现经典模型
- 积累数据清洗、合成、对齐的实战经验，了解常见数据策略
面试指南
- 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出你的贡献和数据策略
- 技术问题从原理到应用逐步展开，结合具体例子说明你的理解深度
- 场景问题先分析用户需求，再提出技术方案，最后预估效果和迭代方向
- 请介绍一个你参与的大模型项目，包括数据建设、模型选择和效果评估
- 如何设计一个数据合成方案来提升多模态模型的生成质量？
- 谈谈你对Transformer和Diffusion模型的理解及各自的优缺点
- 在数据驱动优化中，如何平衡数据质量与数量？
- 你对视频/图片创作场景有哪些技术想法？
匹配度报告
71
综合匹配度
大厂前沿大模型岗位，技术成长快、薪资高，但工作强度大、WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长和前沿挑战的求职者，愿意投入高强度工作换取高回报。
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
字节跳动薪资在行业内具有较强竞争力，但JD未明确具体福利，稳定性受限于高强度工作文化。
薪资信号偏高 (35K-60K/月)
成长发展匹配
90较高
岗位聚焦大模型和多模态前沿技术，成长空间巨大，但JD未明确提及晋升通道或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、多模态、Transformer、Diffusion、SFT、RLHF
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
工作地点在一线城市，但需要现场办公，且互联网行业普遍工作强度高，JD未提及任何WLB措施。
工作模式仅现场办公
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创作领域处于高速增长赛道，能提升创作者效率，具有正向社会影响力，但JD未明确使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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