字节跳动
AIGC与多模态大模型算法工程师-商业信任与安全
AIGC与多模态大模型算法工程师-商业信任与安全
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
深度学习
NLP
强化学习
计算机视觉
LLM
广告投放
AIGC
多模态大模型
MLLM
字节跳动
AI 估算 · 30k–60k
字节跳动大厂算法岗，多模态前沿方向，薪资竞争力强，月薪3-6万，15薪左右。
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动商业信任与安全团队的核心算法岗，专注于多模态大模型（MLLM）的研发与落地，应用于广告创意优化、视频编辑、内容安全审核等场景
你将参与自研大模型基座，探索强化学习与Agent技术，推动AIGC在商业化场景的创新
适合热爱前沿AI技术、追求技术挑战的算法工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先
积极主动有热情，能与团队融洽合作相处，具备较强的沟通能力
具备扎实的机器学习/深度学习理论基础
算法和编程能力强
优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情
具备良好的团队协作精神及沟通表达能力
工作职责
聚焦广告商业化核心场景，结合内外部基座模型自研适配于商业化业务场景的统一多模态大模型（MLLM），关注音视频统一理解技术突破和营销多任务场景能力适配与泛化，构建效果和性能俱佳的商业化营销模型
支持广告创意生态优化，构建视频理解、定位和编辑一体化的创意视频编辑解决方案，帮助广告主优化创意质量，优化创意生态、提升投放转化效果
探索强化学习与智能体（Agent）在商业化场景的创新应用，跟踪AIGC（图像/视频编辑）、文本大模型（LLM）、多模态理解领域前沿技术（如Qwen2.5-Omni、Gemini等模型核心技术），推动算法创新与实际落地，赋能广告业务增长
优先资格
有多模态大模型（MLLM）、视频生成/编辑、文本大模型（LLM）相关研究背景或项目经验者优先
发表过领域顶级会议文章（NeurIPS、CVPR、ICML、ICLR、ACL、Interspeech、ICASSP等）相关论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术：直接参与多模态大模型、Agent等业界最热方向，技术积累强
- 大厂平台：字节跳动海量数据与业务场景，成果易落地、影响力大
- 团队氛围：技术导向，鼓励创新，有论文发表机会
- 技术难度：需要同时掌握多模态、LLM、视频编辑等多个复杂领域，学习曲线陡峭
- 竞争激烈：团队汇聚顶尖人才，需持续保持技术领先
缺点 / 挑战
- 工作强度：互联网大厂节奏快，项目周期紧，可能需要应对较高的工作压力
- 适合热爱前沿AI技术、喜欢挑战高难度问题、有较强自驱力且希望快速成长的算法工程师
角色解读
- 技术深度：从模型研发到业务落地，成为多模态与AIGC领域专家
- 管理路线：可向技术Leader或项目负责人发展，带领团队攻克难题
- 横向拓展：接触广告系统、安全审核等多个业务，了解商业化全链路
- 研发多模态大模型（MLLM），聚焦广告商业化场景，实现音视频统一理解与营销任务适配
- 构建视频编辑解决方案，优化广告创意生态，提升投放转化效果
- 探索强化学习与Agent在内容安全审核中的应用，推动算法创新与落地
- 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉Transformer、扩散模型等架构
- 精通多模态模型（如CLIP、BLIP-2）、LLM（如GPT、LLaMA）及视频生成/编辑技术
- 优秀的编程能力（Python、PyTorch/TensorFlow），能快速实现算法并调优
申请策略
- 关注字节跳动商业化安全团队的技术博客或开源项目，了解团队技术方向
- 准备一段30分钟的技术展示，展示一个完整的多模态项目
- 突出多模态/LLM/视频生成相关项目经验，最好有顶会论文或竞赛成绩
- 强调算法落地经验，展示从模型设计到业务效果提升的链路
- 描述对广告/内容安全业务的理解，体现业务敏感度
- 附上GitHub链接或技术博客，展示编程与工程能力
- 系统学习多模态大模型最新论文（如Qwen2.5-Omni、Gemini），复现经典模型
- 掌握Agent开发框架（如LangChain、AutoGPT），了解强化学习基础（PPO、RLHF）
面试指南
- STAR法则：场景-任务-行动-结果，清晰展示项目背景、个人贡献和量化成果
- 技术对比：分析不同方法（如CLIP vs BLIP-2）的优劣，体现深入理解
- 业务结合：时刻联系广告商业场景，强调技术对业务指标的提升
- 请介绍你做过的一个多模态项目，包括模型架构、训练数据和最终效果
- 如何设计一个多模态大模型来理解广告视频内容？
- 谈谈你对RLHF或强化学习在Agent中应用的理解
- 视频生成模型的常见挑战有哪些？如何解决？
- 在广告场景下，如何评估多模态模型的效果？
匹配度报告
72
综合匹配度
字节跳动多模态算法岗，前沿技术栈、薪资优厚，但工作强度大、WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长和前沿挑战的算法工程师，对薪资和WLB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95
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动提供行业领先的薪酬和福利（如五险一金、年终奖、期权），但薪资面议未明确，整体补偿性较强。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
95较高
岗位聚焦多模态大模型、Agent等前沿技术，有导师制（隐含团队指导），成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、MLLM、LLM、强化学习、Agent、AIGC、视频生成、深度学习
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程，互联网大厂强度较高，生活平衡一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
岗位涉及内容安全审核，有社会正向价值（保护用户信任），但主要服务于广告商业化，意义感中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号保障商业内容安全与合规
创新程度积极采用新技术
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