字节跳动
大模型算法专家-Data
大模型算法专家-Data
发布于 大约 17 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
本科
PyTorch
MLOps
多模态
SFT
大模型
RL
DPO
LoRA
AI 估算 · 50k–80k
字节跳动高级算法岗位，大模型方向技术壁垒高，上海一线城市，薪资竞争力强，预估月薪5-8万。
职位详情
关于这个职位
加入字节跳动Data团队，负责大模型后训练算法的研究与开发，包括SFT、DPO、RL等，并推动Coding、翻译、多模态等垂直领域大模型的全流程研发
你将参与模型架构设计、数据处理、训练与评估，打造行业领先的大模型解决方案
适合有深度学习背景、对LLM技术有热情的高级算法工程师
最低要求
计算机科学、人工智能或相关专业本科及以上学历，具备3年以上机器学习或深度学习领域的研发经验
精通SFT、DPO、RL等大模型后训练算法原理，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），有丰富的模型训练与调优经验
对Coding、翻译、多模态等垂直领域大模型有深入理解，了解该领域的技术发展趋势和应用场景，有相关项目经验者优先
熟悉PyTorch与Hugging Face Transformers等主流深度学习框架，具备良好的代码编写规范和工程实践能力，能够独立完成复杂算法的代码实现
具有优秀的逻辑思维能力、问题解决能力和创新意识，能够快速学习和掌握新技术
良好的团队协作精神和沟通能力，能在跨部门协作中高效推进项目
了解基础的MLOps理念与工具，包括模型版本控制、关键指标监控、A/B测试及服务回滚策略
工作职责
负责SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化）、RL（强化学习）等大模型后训练算法的研究与开发，优化模型训练流程，提升模型在各类任务中的性能与表现，增强模型的泛化能力和适应性
负责Coding、翻译、多模态等垂直领域大模型的全流程研发工作，包括需求分析、模型架构设计、数据处理、模型训练与评估，打造贴合行业场景需求的专属大模型解决方案
探索并实践参数高效微调技术（如LoRA，QLoRA，Adapter Tuning等），在保证模型效果的同时，显著降低训练与部署成本
建立并完善模型评测体系，持续跟踪模型在多种下游任务中的表现，并推动模型快速迭代与上线部署
持续跟踪行业最新技术动态，结合公司业务需求，对现有大模型算法和垂直领域模型进行优化与迭代，解决模型训练和应用过程中的技术难题，提升模型的效率和质量
与业务团队紧密协作，深刻理解业务需求，推动模型能力与业务场景的深度融合，形成技术到价值的完整闭环
优先资格
拥有中文特定行业（如金融、法律、医疗）大模型后训练的实践经验
熟悉并实践过对齐技术，如DPO、KTO或RLHF
在模型安全、偏见与价值观对齐方面有深入研究或相关项目经验
具备工具或函数调用（Function Calling）相关能力的模型训练经验
熟悉检索增强生成（RAG）技术，并有结合后训练进行优化的经验
AI 洞察
优缺点分析
- 字节跳动作为互联网巨头，在大模型领域投入巨大，能接触到业界顶级资源和数据
- 职位聚焦前沿技术（RLHF、后训练），技术壁垒高，个人技能成长快
- 薪资待遇优厚，且公司处于上市成熟期，福利完善
- 大模型领域竞争激烈，技术迭代快，需要持续学习和高强度投入
- 工作压力较大，可能面临严格的交付周期和频繁的版本迭代
- 对算法和工程能力要求极高，需要同时具备科研创新和落地能力
- 适合有3年以上深度学习经验，对大模型技术有浓厚兴趣，热爱钻研且能承受快节奏工作的算法工程师
角色解读
- 可向大模型技术专家或技术负责人方向发展，带领团队攻克更前沿的算法难题
- 在字节跳动可以接触到超大规模数据和算力，积累行业顶尖经验，未来可跳槽至其他大厂或创业
- 技术方向可拓展至多模态、Agent、对齐研究等前沿领域，成为AI领域的领军人才
- 负责大模型后训练算法的研究与开发，包括SFT、DPO、RL等，优化模型性能
- 主导垂直领域大模型（Coding、翻译、多模态）的全流程研发，从数据处理到模型部署
- 探索参数高效微调技术（如LoRA），降低训练成本，并建立模型评测体系推动迭代
- 精通大模型后训练算法（SFT、DPO、RL），具备扎实的深度学习理论基础
- 熟练使用PyTorch及Hugging Face Transformers，有丰富的模型训练与调优经验
- 了解MLOps工具链，具备模型版本控制、监控、A/B测试等工程能力
申请策略
- 关注字节跳动Data团队的技术博客和开源项目，面试时能体现对公司的了解
- 准备好一个完整的项目案例，从问题定义、方案设计、实验对比到最终部署的全流程讲解
- 突出大模型后训练（SFT、DPO、RL）的项目经验，详细描述技术细节和效果提升
- 强调使用PyTorch/Hugging Face的工程实践，尤其是大规模分布式训练经验
- 展示垂直领域（如Coding、翻译）的模型优化成果，最好有量化指标
- 补充RLHF、DPO等对齐技术的理论基础和实践经验
- 学习MLOps相关工具，如模型版本控制（DVC）、监控（Prometheus）等
- 了解RAG、Function Calling等扩展技术，增加技术广度
面试指南
- 结合理论和项目经验，先解释概念，再举例说明实际应用中的挑战和解决方案
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目类问题
- 对于开放性问题，先给出总体思路，再分点论述，最后总结
- 请详细解释SFT和DPO的原理、区别以及适用场景
- 在大模型训练中，你如何处理过拟合和灾难性遗忘？
- 描述一次你使用LoRA进行微调的经历，如何选择秩和适配器位置？
- 如何设计一个模型评测体系，确保多个任务上的公平比较？
- 你对RLHF中的奖励模型有什么理解？如何避免奖励欺骗？
匹配度报告
71
综合匹配度
字节跳动大模型算法岗，前沿技术栈、薪资优厚，但工作强度大、WLB一般。
适合人群
最适合追求技术快速成长、高薪资回报、不介意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95
工作生活40
使命价值65
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资处于行业顶尖水平，且上市后福利完善，补偿性动机满足度高。但JD未提及具体福利细节。
薪资信号未披露 (50K-80K/月)
成长发展匹配
95较高
该职位位于AI最前沿的大模型领域，技术栈先进，成长空间极大，发展性动机得到高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SFT、DPO、RL、LoRA、Transformer、MLOps
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
JD未提及弹性工作或远程，字节跳动互联网大厂通常工作强度大，生活化动机满足度较低。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
大模型技术推动行业进步，但JD未强调社会使命，意义感动机中等。
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
Watch Jobs