字节跳动
高级/资深多模态大模型算法工程师-Commercial AI
高级/资深多模态大模型算法工程师-Commercial AI
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Aigc
Rag
Reward Model
多模态
大模型
强化学习
视觉Cot
AI 估算 · 40k–75k
高级多模态算法工程师稀缺，字节核心业务，薪资竞争力强，通常月薪40k-75k，年终奖丰厚。
职位详情
关于这个职位
作为字节跳动商业AI团队的多模态大模型算法工程师，你将参与抖音、今日头条等核心产品中的交易与广告算法研发，探索多模态理解、生成、强化学习等前沿技术，直接面对超大规模流量和复杂业务场景的挑战
你的工作将影响数亿用户的决策，并定义互联网广告的技术标杆
该岗位需要扎实的机器学习、CV、NLP和RL基础，并具有顶级会议论文或竞赛获奖经历者优先
最低要求
本科及以上学历，人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先
拥有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
怀有科技改变世界的远大抱负，有志于投身机器学习、人工智能、大语言模型、多模态理解和生成等技术领域
扎实的机器学习、CV、AIGC、NLP、RL基础和出色的探索能力
优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python
在多模态大模型、生成领域或者RL领域，主导过大影响力的项目或论文者优先
工作职责
成为研究型人才，在你热爱的课题方向上，探索多模态大模型模型领域最具挑战的长期关键问题
探索研究多模态理解、生成式、强化学习、AIGC等前沿技术
探索多模态RAG、视觉COT、多模态Agent、多模态Reward model、RL等多模态进阶能力
探索多模态Deep research、Computer Using Agent、Useful Image Generation、理解生成一体模型在抖音交易场景的能力
优先资格
在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH等顶级会议上发表论文者优先
ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先
在多模态大模型、生成领域或者RL领域，主导过大影响力的项目或论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 业务影响力：工作直接服务抖音、今日头条等亿级产品，算法优化能够量化为业务增长，成就感强
- 职业发展：字节跳动提供完善的晋升体系和成长空间，优秀者可快速成长为技术专家或管理者
- 薪酬福利：公司薪酬水平在行业内具有竞争力，丰厚的年终奖和股票激励
- 工作强度大：互联网大厂节奏快，项目周期紧凑，经常需要应对紧急需求
缺点 / 挑战
- 技术前沿：多模态大模型是当前AI领域最热门的方向，平台技术积累深厚，能接触最顶尖的挑战
- 技术难度高：多模态大模型领域需要持续学习和探索，面临大量未知挑战
- 竞争激烈：团队内优秀人才聚集，需要不断证明自己，压力较大
- 适合对AI技术有强烈热情、喜欢挑战前沿问题、具备扎实算法功底且能承受高强度工作的求职者
角色解读
- 技术专家路线：在算法领域深耕，成为多模态大模型方向的权威专家
- 技术管理路线：积累项目经验后，可转向团队管理，带领算法团队
- 跨领域发展：利用技术背景，向产品、业务等方向拓展
- 负责研究和开发多模态大模型，应用于抖音电商、广告等核心业务场景，提升匹配和转化效率
- 探索多模态理解、生成、强化学习等前沿技术，推动技术落地和业务创新
- 构建多模态RAG、Agent、Reward Model等进阶能力，解决实际业务中的复杂问题
- 扎实的机器学习、CV、NLP、RL理论基础，熟悉常见模型和算法
- 优秀的编程能力，熟练使用Python或C++，具备良好的数据结构和算法功底
- 对多模态大模型、AIGC、强化学习等领域有深入理解和实践经验
- 具备科研能力，能独立开展研究并发表高水平论文者优先
申请策略
- 提前了解字节跳动商业AI的业务方向，思考自身技术如何与其融合
- 在面试中展现对技术的热情和深度思考，而不仅仅是罗列经验
- 突出多模态、大模型或RL相关的项目经验，特别是实际落地或有大影响力的项目
- 强调在顶级会议或竞赛中的成果，如CVPR、NeurIPS论文，或ACM/ICPC获奖经历
- 展示扎实的编程能力和工程实践，如开源项目、高性能代码实现等
- 体现对技术方向的思考和研究能力，比如技术博客、专利等
- 系统学习多模态大模型最新论文，掌握Transformer、Diffusion等核心架构
- 动手实现一个多模态项目，如图文检索、视觉问答等，加深理解
面试指南
- 对于项目介绍类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出技术深度和个人贡献
- 对于技术原理类问题，先明确核心概念，再展开细节，最后联系实际应用
- 对于开放性问题，展现结构化思维和行业洞察，结合具体案例
- 请介绍一个你参与过的多模态项目，具体负责了哪些模块，遇到的最大挑战是什么？
- 如何设计一个多模态RAG系统？关键步骤和性能优化策略？
- 解释一下强化学习中的RLHF流程，它如何应用于大模型训练？
- 你如何看待多模态大模型在广告推荐场景的应用前景？
- 现场手写代码：实现一个Transformer的注意力机制
职位点评
73
综合评分
前沿OKR驱动，技术成长极佳，薪酬优厚，但工作强度大、WLB较差。
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。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长和前沿研究、愿意接受高强度工作并希望在核心业务中实现价值的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展92
工作生活35
使命价值75
薪资福利
80较高
字节跳动作为一线互联网大厂，薪资竞争力强，福利体系完善（虽未在JD中列明），但薪酬和稳定性对求职者吸引力大。
薪资信号未披露（AI估算：40K-75K/月）
成长发展
92较高
岗位聚焦多模态大模型等前沿技术，业务场景广阔，能快速积累技术经验，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态、大模型、强化学习、AIGC、RAG、Agent、RL
成长机会探索、研究、长期关键问题
业务类型profit_center
工作生活
35较低
北京现场办公，无弹性工作或远程信息，互联网大厂默认高强度，工作与生活平衡较差。
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
75中等
工作推动核心营收业务发展，对互联网广告生态产生重要影响，行业前景广阔，但社会价值中性。
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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