字节跳动
大模型算法工程师（语音）-火山方舟
大模型算法工程师（语音）-火山方舟
发布于 大约 3 小时前普通员工/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
深度学习
NLP
强化学习
多模态
语音合成
大模型
预训练模型
AI 估算 · 30k–60k
字节跳动大模型算法岗，深圳地区，薪资具有竞争力，综合市场行情估算。
职位详情
关于这个职位
该职位负责研发多模态模型等下一代AI核心技术，包括语言、音乐、语音、音频的生成与多模态理解
你将深入调研前沿技术，推动大模型在业务场景中的广泛应用，适合有NLP、语音或音乐背景的算法工程师
最低要求
计算机科学/计算机工程/电子信息技术等相关专业优先，3年以上研发相关工作经验
有自然语言处理、语音合成与识别、音乐生成等研究或者技术背景优先
有预训练技术，包括但不限于高效训练、强化学习，参与过研发音频、NLP相关的预训练模型及其下游应用者优先
优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，C/C++或Python熟练
有领域顶级会议文章（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
熟悉大模型相关前沿方向（Seed-TTS、CosyVoice、Qwen-Omni、Veo 3），在相关领域有过良好研究记录者优先，熟悉业界前沿评估方法者优先，出色的独立分析和解决问题的能力，能深入解决大模型评估优化和应用存在的问题，良好自驱力和沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步
工作职责
参与研发多模态模型等下一代人工智能核心技术
关注和推进技术在业务场景中的广泛应用，包括但不限于语言、音乐、语音、音频的生成与多模态理解等
深入调研和关注音频/NLP/多模态等方向的前沿技术
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：接触多模态大模型、语音生成等AI最热门方向，技术成长快
- 大厂平台：字节跳动资源丰富，数据量大，能参与大规模模型训练
- 薪酬优厚：薪资高、福利好，股票期权有吸引力
- 技术难度高：需要扎实的算法功底和持续学习能力，竞争激烈
- 工作强度大：互联网大厂节奏快，加班可能较多
- 适合有NLP/语音背景、热爱前沿技术、追求技术深度和快速成长的算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线：深入大模型算法，成为多模态或语音方向的资深研究员
- 技术管理路线：带团队负责项目，晋升为技术Leader
- 业务跨界：转向AI产品架构或商业化方向，结合业务推动落地
- 研发多模态大模型（语音、音频、语言等），包括模型架构设计、训练优化
- 将模型应用于业务场景，如语音合成、音乐生成、多模态理解等
- 跟踪前沿技术，进行技术调研和实验，推动团队技术迭代
- 扎实的编程能力：精通Python或C/C++，熟悉数据结构与算法
- 深度学习基础：熟悉Transformer、预训练模型、强化学习等
- 领域知识：NLP、语音合成/识别、音乐生成或多模态方向的研究或工程经验
申请策略
- 关注火山方舟的业务方向，准备时思考如何将大模型应用于具体场景
- 突出大模型或语音/NLP相关项目经验，如预训练模型训练、语音合成系统
- 强调顶会论文或竞赛获奖，体现研究能力
- 展示代码能力：GitHub链接、开源贡献
- 补充多模态知识：了解语音、图像、文本的联合建模
- 熟悉主流框架：PyTorch、Megatron-LM等分布式训练工具
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，用具体项目经验回答
- 技术深度：先讲原理，再讲实践，最后总结优劣势
- 介绍一个你参与的大模型训练项目，包括模型架构、数据准备和优化方法
- 如何评估大模型的生成质量？列举常用指标和主观评测方法
- 讲解Transformer的注意力机制及其在语音/文本中的应用
- 如何处理多模态数据对齐问题？举例说明
- 如何优化大规模模型的训练效率？如混合精度、梯度检查点等
- 复习Transformer、预训练模型（如BERT、GPT、Wav2Vec）核心原理
匹配度报告
71
综合匹配度
大厂核心AI岗位，薪资优厚、技术前沿，但工作强度大、WLB一般。
适合人群
最适合追求技术前沿与高速成长的求职者，对工作生活平衡要求不高。
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处于领先水平，福利完善，但未明确具体薪资，薪资信号为未披露。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
90较高
该职位涉及最前沿的多模态大模型技术，要求掌握强化学习、预训练等，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、多模态、语音合成、NLP、强化学习、预训练
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，字节跳动通常工作强度较大。
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
人工智能行业高速增长，多模态技术有社会影响力，但职位描述未突出使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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