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豆包大模型算法研究员-Seed
豆包大模型算法研究员-Seed
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
深度学习
NLP
强化学习
多语言
LLM
复杂推理
指令遵循
AI 估算 · 30k–50k
大厂高级算法岗，LLM方向热门，深圳薪资水平较高，综合市场行情估算
职位详情
关于这个职位
该职位负责跟踪并探索LLM、Agent、多语言等前沿方向，面向真实生产力场景提升模型效果，并沉淀通用方法论
你将参与指令遵循、复杂推理、Agent规划等核心能力的优化，以及大规模训练与强化学习方法的探索
适合在NLP、深度学习领域有扎实基础且热爱将研究转化为实际应用的算法人才
最低要求
扎实的深度学习/NLP/RL基础，具备创新思维且工程实现能力出色，出色的独立分析和解决问题的能力，能够深入定位并系统性解决大模型优化中的关键问题（数据、训练、推理、评测或线上链路）
在LLM/Agent/多语言有扎实积累，在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等会议发表过相关高质量论文，主导过相关且有影响力的项目者优先
优秀的代码能力（熟练Python/C++），在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先
对AI的实际效用和突破性应用充满热情，敢于挑战未知问题，良好的自驱力和沟通协作能力，并愿意把前沿研究转化为可验证、可上线、可规模化的能力
工作职责
跟踪并探索LLM/Agent/多语言等前沿方向，面向真实生产力场景（如：信息分析与处理、客服与销售、搜索与推荐、办公自动化等）提升效果，沉淀通用可规模化的方法论与系统能力
围绕LLM/Agent/多语言能力与训练范式开展探索与优化，包括但不限于：
）LLM能力优化：指令遵循、复杂推理、长上下文、生成质量与幻觉治理等
）Agent能力提升：规划与决策、工具调用与推理、上下文管理与记忆、长程任务和多Agent等
）多语言能力建设：多语言指令遵循与复杂推理、多语言检索与知识增强、小语种与跨语言一致性等
）训练与优化方法：大规模数据与环境扩展、奖励/偏好建模（生成式奖励、RLHF等）、端到端强化学习等
挖掘现实世界高价值任务，设计科学严谨的量化评测体系，推动模型智能持续提升，为广大企业和开发者提供顶级的大模型服务
优先资格
在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等会议发表过相关高质量论文，主导过相关且有影响力的项目者优先
在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI最前沿赛道，直接参与大模型核心能力研发，技术成长快
- 字节跳动平台资源丰富，有海量数据与计算资源，研究可快速落地
- 团队技术氛围浓厚，与顶尖同行合作，职业声誉提升显著
- 领域竞争激烈，技术迭代快，需要持续学习和跟进最新研究
- 对论文和项目成果要求高，需要不断产出高质量成果
- 适合对AI研究充满热情、具备扎实理论功底和工程能力，渴望在LLM领域深耕并看到技术实际价值的技术人才
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，涉及从研究到工程落地的完整链路，压力较大
角色解读
- 技术专家路线：从研究员到首席科学家，主导核心方向的技术突破
- 技术管理路线：逐步带团队，负责算法团队的目标设定与项目管理
- 跨领域发展：基于大模型能力，可转向AI产品、咨询或创业等方向
- 探索LLM/Agent/多语言等前沿技术，优化模型在指令遵循、复杂推理、长上下文等能力
- 设计并实施训练范式，包括强化学习、偏好建模等，提升模型智能水平
- 构建量化评测体系，挖掘高价值场景，推动研究成果落地为可规模化的大模型服务
- 扎实的深度学习、NLP和强化学习基础，能独立分析和解决复杂问题
- 优秀的工程实现能力，熟练Python/C++，有ACM/Kaggle等竞赛经历更佳
- 在LLM、Agent或多语言领域有深入积累，发表过高水平论文或主导过相关项目
申请策略
- 通过字节跳动内推或官方渠道投递，关注Seed团队的特点（偏研究创新）
- 面试前准备一个你主导的大模型相关项目，能够清晰讲述背景、方案和成果
- 突出LLM/Agent/多语言相关的研究项目或论文，详细说明你的贡献和创新点
- 展示工程能力，如GitHub项目、竞赛获奖、开源贡献等，特别是Python/C++相关
- 强调你解决实际问题的案例，尤其是从研究到落地的完整经验
- 补充强化学习（特别是RLHF）和Agent规划方向的知识，阅读最新顶会论文
- 提升系统设计能力，了解大模型训练和推理的工程优化
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出你的独立分析和创新能力
- 从原理到实践：先阐述理论基础，再结合你的实际经验说明权衡和优化
- 结构化回答：分点列出关键设计考虑，如数据、模型、评测等维度
- 请谈谈你曾经主导的一个LLM相关项目，遇到了哪些挑战？如何解决？
- 如何评估大模型的指令遵循能力？请设计一个评测方案
- RLHF的原理是什么？在优化LLM时有哪些关键点？
- Agent在工具调用中如何进行规划？请举例说明
- 复习Transformer、RLHF、Prompt Engineering等基础知识，并关注最新研究（如Agent、多模态）
匹配度报告
76
综合匹配度
前沿技术、高成长、高薪资，但工作强度大、WLB一般
适合人群
适合最看重技术成长和前沿研究机会的求职者，愿意在高速发展的AI领域投入高强度工作以换取高回报和快速提升。
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50
使命价值75
薪资福利匹配
85较高
字节跳动作为大厂，薪资福利在行业内具有较强竞争力，提供股权/期权、五险一金等。职位为高级算法岗，薪资水平偏高，补偿性动机满足较好。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
95较高
该职位直接从事LLM/Agent等前沿技术研究，技术栈最先进，有丰富的学习和成长资源。JD明确要求创新能力，且字节内部有完善的晋升通道和导师制（虽未在JD中写明，但公司常规有）。发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、多语言、RLHF、强化学习、指令遵循、复杂推理
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
工作地点在深圳，仅现场办公，未提及弹性工作制。大厂算法岗通常工作强度较大，JD没有WLB相关描述，生活化动机满足程度一般。
工作模式仅现场办公
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
75中等
AI行业属于高速增长赛道，职位致力于提升大模型能力并服务广大企业与开发者，具有广泛的社会影响。但JD未明确提及使命感或社会价值，意义感动机有较好满足但非核心。
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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