字节跳动
豆包大模型多模态算法工程师-Data AML
豆包大模型多模态算法工程师-Data AML
发布于 大约 14 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
学历未注明
NLP
强化学习
计算机视觉
多模态
AIGC
大模型
RL
AI 估算 · 30k–60k
字节跳动算法岗薪资具有竞争力，结合杭州市场和岗位技术难度，预估月薪在3-6万之间。
职位详情
关于这个职位
你将成为字节跳动的多模态算法工程师，专注于探索多模态理解、强化学习、计算机视觉和Agent等前沿技术
你将负责提升多模态大模型在复杂现实任务中的效果，并推动成本与效率的极致优化
这个职位适合对AI技术落地充满热情、追求创新与实际价值结合的算法人才
最低要求
具有优秀的基础算法、代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先
具有扎实的计算机视觉、机器学习基础，熟悉CV、AIGC、NLP、RL等技术领域，在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议上发表论文者优先
在大模型领域或者RL领域，主导过大影响力的项目者优先
具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力者优先
对AI技术的实际落地和突破性应用充满热情，追求技术创新与现实价值的结合
具有良好的沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步
工作职责
探索研究多模态理解、强化学习、计算机视觉、Agent等前沿技术
对多模态模型能力和理想态的差距保持敏感，评测和优化提升多模态模型的能力极限
专注提升多模态大模型在现实世界复杂任务的效果，追求通用可规模化的方法，优化领域包括但不限于视觉推理、Streaming Video交互、多模态Agent、大规模数据合成、Mid-Training等方向
推动多模态大模型在成本/效率方面的极致优化，包括但不限于大规模蒸馏/自蒸馏、Efficient Reasoning、极致的Video压缩等方向
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触多模态、RL、Agent等AI最前沿技术，技术成长空间大
- 字节跳动平台资源丰富，数据量大，场景真实，成果易落地
- 薪资待遇优厚，福利体系完善，晋升通道透明
- 技术领域竞争激烈，项目周期紧，对结果导向要求严格
- 需要同时掌握多领域知识（CV、NLP、RL），学习曲线陡峭
- 适合对AI前沿技术有浓厚热情、具备扎实算法背景和论文/竞赛经历、渴望在技术深度上持续突破的求职者
缺点 / 挑战
- 工作强度较高，需要持续学习最新论文和技术，保持竞争力
角色解读
- 技术路线：从算法工程师成长为多模态领域的资深专家或技术带头人
- 管理路线：积累项目经验后转型技术Leader，带领团队攻克前沿难题
- 探索路线：基于前沿研究进入顶尖AI实验室或创业，推动技术商业化
- 研究多模态理解、强化学习、计算机视觉和Agent等前沿技术，持续提升模型能力
- 优化多模态大模型在现实复杂任务中的效果，关注视觉推理、视频交互、Agent等方向
- 推动模型在成本和效率上的极致优化，包括蒸馏、高效推理和视频压缩等
- 扎实的计算机视觉和机器学习基础，熟悉CV、NLP、RL等核心技术领域
- 优秀的编程能力，熟练使用C/C++或Python，有竞赛获奖或论文发表经历者加分
- 对大模型或RL领域有深入研究，有主导大型项目的能力，善于解决复杂问题
- 良好的团队协作和沟通能力，能够主动探索新技术并与团队合作推进
申请策略
- 深入了解字节跳动在豆包大模型和AML方向的技术布局，在面试中展现匹配度
- 准备1-2个技术深度案例（如模型训练中的难题与解决思路），体现分析能力
- 突出计算机视觉、多模态或强化学习相关的论文发表经历，注明会议等级和引用量
- 详细描述在大模型或RL领域主导的项目，强调个人贡献和实际效果
- 列举顶级竞赛获奖（ACM/IOI/Kaggle）和开源贡献，展示代码能力
- 强调解决复杂问题的具体案例，如训练优化、模型压缩等
- 补充多模态模型（如CLIP、LLaVA）和强化学习（如PPO、RLHF）的理论与实践
- 熟悉分布式训练框架（如DeepSpeed、Megatron）和大模型微调技术
面试指南
- STAR法则：描述项目背景、任务目标、你的具体行动和量化结果
- 结构化表达：技术问题先给出核心概念，再分点阐述细节，最后总结优缺点
- 展现思考过程：对于开放性问题，先明确假设，再逐步推导，体现逻辑性
- 请介绍你参与过的多模态或大模型项目，你在其中的具体贡献是什么？
- 如何优化多模态模型的训练效率或推理速度？请举例说明
- 请解释Vision Transformer（ViT）的原理及其在多模态模型中的应用
- 你对RLHF或DPO等强化学习技术在语言模型中的应用有何理解？
- 请手撕一道中等难度的算法题，并分析时间空间复杂度
匹配度报告
71
综合匹配度
前沿AI算法岗，技术成长顶级，薪资优厚，但工作强度大。
适合人群
最適合追求技术突破和高回报的求职者，若重视工作生活平衡则需谨慎。
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
字节跳动作为头部互联网公司，薪资和福利极具竞争力，虽然JD未明确薪资，但行业普遍较高。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
90较高
岗位涉及多模态、强化学习等前沿技术，有大量真实场景和数据，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态、强化学习、计算机视觉、Agent、大模型、RL、AIGC
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福利，且字节跳动整体工作强度较高，生活化需求难以充分满足。
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技术本身具有推动社会进步的意义，但岗位聚焦商业应用，社会使命感相对中性。
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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