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多模态大模型算法工程师-Commercial AI
多模态大模型算法工程师-Commercial AI
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
强化学习
RAG
LLM
AIGC
VLM
多模态大模型
diffusion
Reward Model
视觉Cot
AI 估算 · 25k–55k
大厂核心算法岗位，多模态大模型方向稀缺，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位加入字节跳动Commercial AI团队，专注于多模态大模型在广告创意场景的落地
你将研究多模态理解、强化学习、AIGC等前沿技术，构建广告创意领域大模型，提升客户投广效率
适合对多模态大模型和强化学习有深入研究兴趣的技术人才
最低要求
具备将研究问题抽象为可验证、可迭代系统的能力，能在不确定目标下自主推进问题拆解与方案探索，在以下至少一个方向具备扎实的研究或工程基础：多模态大模型（VLM/LLM/Diffusion/视频生成等）、强化学习（PPO/GRPO/离线RL/RLHF/Agent RL）、大模型后训练（Post-training/Agentic Training/Reward Modeling）、复杂系统或Benchmark设计（评估指标、目标函数、真实反馈建模）
工作职责
成为研究型人才，在热爱的课题方向上，探索多模态大模型领域最具挑战的长期关键问题
探索研究多模态理解、强化学习、AIGC、多模态RAG、视觉CoT、多模态Agent、多模态Reward model、RL等多模态进阶能力
探索多模态深度研究、理解生成一体模型在抖音广告创意场景的落地，帮助客户提升投广效率
构建广告创意领域大模型，在保持通用能力基础上，增强非可验证/非规则化场景下的创意能力提升，提升个性化、抖音风格、故事叙述方面的能力，使得模型在广泛的创意场景对齐抖音流量的偏好，提升多样性，具备视频/图片/网页/文案生成的后验对齐能力
模型适配电商、短剧、游戏、本地生活等全行业客户多样性需求场景，以及对字节跳动信息流/搜索不同App场景的适配
优先资格
加分项：
有广告/推荐/内容生成/搜索等真实业务经验
有创意生成（文案/图片/视频）或投放优化相关经验
有相关领域会议文章（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等）
有编程/AI比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 进入字节AI核心团队，接触海量真实业务数据与场景
- 聚焦多模态大模型前沿方向，技术成长极快
- 公司资源丰富，研究氛围浓厚，发顶会论文机会多
- 研究目标具有不确定性，需要较强的自主探索能力
- 竞争激烈，周围同事水平高，持续学习要求高
缺点 / 挑战
- 业务落地压力大，需要平衡研究创新与实际效果
- 适合对多模态大模型有浓厚兴趣、具备较强研究能力且愿意拥抱业务挑战的算法工程师
角色解读
- 深入多模态大模型核心前沿，成为领域专家
- 向技术负责人或团队leader发展，主导研究方向
- 积累广告、推荐等业务经验，拓宽技术应用场景
- 探索多模态大模型前沿技术，如多模态理解、强化学习、AIGC等
- 将研究成果落地到抖音广告创意场景，提升广告投放效率
- 构建广告创意领域大模型，增强生成内容的个性化与多样性
- 适配电商、游戏等行业需求，优化模型在不同客户端表现
- 扎实的多模态大模型或强化学习研究基础，熟悉VLM、LLM、Diffusion等
- 具备将复杂问题抽象为可验证系统的能力，自主推进研究
- 熟悉大模型后训练技术（Post-training、RLHF、Reward Modeling）
- 有实际项目或论文经验，能快速迭代模型效果
申请策略
- 关注字节跳动AI Lab和Commercial AI团队的公开分享与技术博客
- 准备一个与研究相关的深度技术提案，展示独立思考能力
- 突出多模态、强化学习相关项目或论文，体现研究深度
- 强调将研究成果转化为实际应用的案例，如广告创意生成
- 展示编程能力和开源贡献，如Kaggle、ACM经历
- 量化成果，如模型提升指标、业务收益等
- 系统学习强化学习PPO、GRPO等算法，动手实现并实验
- 熟悉Diffusion模型生成图像/视频的原理和微调方法
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献
- 先明确问题定义，再拆解为子问题，逐步给出解决方案
- 强调实验迭代思维，展示对指标和效果优化的理解
- 请详细介绍你参与的多模态大模型项目，你负责什么？
- 如何设计一个评估多模态创意生成质量的benchmark？
- 解释一下PPO和GRPO的区别，实际应用中如何选择？
- 如果让你在抖音广告场景使用RL优化创意，你会如何设计？
- 如何平衡模型的通用能力和垂直场景效果？
匹配度报告
70
综合匹配度
前沿多模态大模型方向，薪资优厚，技术成长极快，但工作强度大、WLB一般。
适合人群
适合以技术成长为核心驱动力，能接受高强度工作，追求前沿研究的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
薪资待遇处于市场高位，福利完善，但JD未明确具体薪资福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：25K-55K/月）
成长发展匹配
90较高
职位围绕多模态大模型前沿技术，成长空间极大，但JD未提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、强化学习、AIGC、RAG、视觉CoT、Agent、Reward Model、Diffusion、VLM、LLM
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
字节跳动通常工作强度较大，JD未提及弹性工作或WLB，且在上海核心办公区。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
广告创意行业成熟稳定，技术有实际商业价值，但社会影响力一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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