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大模型训练（今日头条）-CQC
大模型训练（今日头条）-CQC
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Cv
Nlp
Prompt设计
Rag
Rl
Rm
多模态生成模型
大模型训练
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
核心业务大模型算法岗，技术前沿且成长空间大，薪资竞争力强，但工作节奏可能较快。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5万
比机器学习工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
9 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 480 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责今日头条业务安全策略的大模型全链路工作，包括模型结构设计、数据建设、训练迭代及效果评估
你需要深入理解业务需求，运用大模型方法解决业务痛点，并探索Prompt设计与RAG应用，持续优化模型能力与策略
最低要求
人工智能、计算机科学、数学相关专业优先，有编程/数模竞赛获奖经历优先
具备出色的编程能力，熟悉大模型训练RM、RL、NLP、CV相关的算法和技术，可使用Python/Java/Go/JavaScript/C/C++二种以上主流语言，熟悉主流数据库的操作，有自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）或多模态生成模型（如CLIP、Diffusion Models）项目经验
Prompt流程设计创作：深入理解大模型在审核领域应用需求，结合业务与平台治理相关的规则、政策，设计业务流程并转化为Prompt
对Prompt线上效果负责
RAG应用探索：基于不同业务场景实际落地需求，设计符合其特性的RAG应用方式和训练模式，对RAG召回效果负责
熟悉大模型理论知识和应用，熟悉常见大模型架构，有实际大模型预训练、微调或推理优化经验者优先
善于思考、探索，有研究精神，具备很强的逻辑思维能力和解决问题的能力、能理解和抽象业务逻辑，密切协作产品研发等团队，积极探索大模型等先进的工作方式
工作职责
支持今日头条业务安全策略模型结构设计、模型数据建设、模型训练迭代、模型效果评估等全链路工作，保证业务需求稳定交付
深入了解业务需求及流程链路，与团队成员、业务团队密切协作，根据业务指标、用户反馈等信息持续挖掘模型能力及策略优化空间，设计模型方案并保证高效高质落地
熟练掌握模型训练方式和应用场景，从解决业务痛点出发灵活运用大模型方法，不断提升模型训练及业务应用效果
制定、更新和维护大模型服务质量监控标准，促进技术变更和更新，不断迭代大模型应用形式和链路升级
优先资格
有编程/数模竞赛获奖经历优先
有实际大模型预训练、微调或推理优化经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托今日头条海量数据与真实业务场景，能接触到业界最前沿的大模型落地实践
- 核心业务安全方向，模型效果直接关乎平台生态，业务价值与影响力大
- 大模型技术日新月异，需持续跟进前沿论文并保持高强度的技术探索
- 适合具备扎实算法基础、对大模型前沿技术有强烈热情，且能将技术与复杂业务逻辑深度结合的算法工程师
缺点 / 挑战
- 业务安全策略迭代快，需频繁应对新型违规内容与复杂对抗场景，模型优化压力大
角色解读
- 可向大模型算法专家、AI架构师方向发展，或转型为AI业务负责人，主导大模型在复杂业务场景中的商业化落地
- 负责今日头条业务安全策略的大模型全链路工作，包括模型结构设计、数据建设与训练迭代
- 探索Prompt设计与RAG应用，将大模型能力落地于内容审核与平台治理场景
- 精通Python/C++等编程语言，熟悉NLP、CV及多模态大模型架构与训练方法（如RM、RL）
- 具备Prompt工程与RAG应用设计能力，能深入理解业务逻辑并转化为模型方案
申请策略
- 了解今日头条的内容生态与审核机制，思考大模型在反作弊、违规识别等场景的具体应用痛点，面试时展现对业务的深刻理解
- 突出在大模型预训练、微调（SFT/RLHF）或推理优化方面的实际项目经验
- 展示在NLP/CV/多模态领域的竞赛获奖或顶会论文，以及Prompt/RAG落地案例
- 深入学习RLHF、DPO等对齐算法，以及RAG架构的召回优化策略
- 熟悉主流大模型框架及推理加速技术
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出业务痛点分析、技术方案选型（如为什么选RAG或特定微调策略）、效果评估指标（如准确率、召回率提升）及最终业务收益
- 请详细介绍你在大模型微调或预训练中的一个核心项目，遇到了什么技术难点及如何解决？
- 在业务安全场景下，如何设计Prompt或RAG流程以提高违规内容的召回率？
- 对比RM和RL在大模型训练中的应用场景，你在实际项目中是如何选择的？
- 如果模型在某个长尾违规场景下效果不佳，你会从哪些维度进行排查和优化？
- 复习大模型核心论文（如InstructGPT, RAG, RLHF相关），准备1-2个能体现自己解决复杂工程问题能力的深度项目案例
- 了解字节跳动的业务安全挑战及大模型应用现状
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
大模型算法岗属于当前市场高薪方向，且企业提供具备竞争力的薪酬体系，整体补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及大模型全链路训练与前沿应用探索（RAG、Prompt），技术栈极具前瞻性，能极大提升个人在AI领域的核心竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型训练、RM、RL、NLP、CV、Prompt、RAG、CLIP、Diffusion Models、Python
成长机会积极探索大模型等先进的工作方式
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB相关信息，但作为大型企业核心算法岗，通常工作节奏较快，生活化动机满足度一般。
工作模式未明确
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
75中等
岗位致力于平台治理与业务安全，通过大模型技术维护健康的内容生态，具有较高的社会正向价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号平台治理
创新程度积极采用新技术
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