职位职责： 团队介绍：V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目（AI分身/小火人等）业务方向，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域，通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等，当前已上线和开展中的项目包括直播大模型（助播/伴播/独播）、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍： 背景：随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用，3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域，3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而，传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术，存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈，难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来，以生成式人工智能（AIGC）为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展，但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合，实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成，形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快，品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战： 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法，存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题，但仍然存在如下挑战 1. 表征困难：与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同，3D模型由于其多模态（如几何、纹理、材质等）、结构复杂和高维度等特性，使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关，且动态复杂度高。因此，如何高效地表征3D几何形状和3D动作，同时确保高品质的生成，仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难：模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性；动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足：3D数据标注成本高、多模态对齐难度大，且现有公开数据集规模有限，导致大模型训练面临数据不足的问题；如何把相关模态数据（图像、视频）利用起来，提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善：缺乏统一的3D生成质量量化指标，现有评价多依赖人工主观判断，难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性，因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发，如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作； 2、负责关键场景的算法优化，构建高质量的模型和Agent系统，提升业务效果； 3、跟踪AI前沿技术进展，推动前沿技术的产品化落地。 职位要求： 1、获得博士学位，人工智能、自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学相关专业优先； 2、具有优秀的编程能力，熟练使用PyTorch深度学习框架和相关高性能计算框架； 3、具有丰富的自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、强化学习相关研究经验，在Siggraph/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/ICLR/ICML/NeurIPS/TPAMI等会议期刊上发表论文者优先； 4、熟悉扩散模型、GPT等生成式模型，有大模型训练、智能对话、3D生成、动作生成、数字人相关领域研发经验、有Unity/Unreal引擎使用经验者优先考虑； 5、具备优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，具有良好的沟通和团队合作能力。

职位职责： 团队介绍：V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目（AI分身/小火人等）业务方向，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域，通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等，当前已上线和开展中的项目包括直播大模型（助播/伴播/独播）、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍： 背景：随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用，3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域，3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而，传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术，存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈，难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来，以生成式人工智能（AIGC）为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展，但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合，实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成，形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快，品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战： 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法，存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题，但仍然存在如下挑战 1. 表征困难：与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同，3D模型由于其多模态（如几何、纹理、材质等）、结构复杂和高维度等特性，使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关，且动态复杂度高。因此，如何高效地表征3D几何形状和3D动作，同时确保高品质的生成，仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难：模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性；动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足：3D数据标注成本高、多模态对齐难度大，且现有公开数据集规模有限，导致大模型训练面临数据不足的问题；如何把相关模态数据（图像、视频）利用起来，提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善：缺乏统一的3D生成质量量化指标，现有评价多依赖人工主观判断，难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性，因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发，如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作； 2、负责关键场景的算法优化，构建高质量的模型和Agent系统，提升业务效果； 3、跟踪AI前沿技术进展，推动前沿技术的产品化落地。 职位要求： 1、获得博士学位，人工智能、自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学相关专业优先； 2、具有优秀的编程能力，熟练使用PyTorch深度学习框架和相关高性能计算框架； 3、具有丰富的自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、强化学习相关研究经验，在Siggraph/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/ICLR/ICML/NeurIPS/TPAMI等会议期刊上发表论文者优先； 4、熟悉扩散模型、GPT等生成式模型，有大模型训练、智能对话、3D生成、动作生成、数字人相关领域研发经验、有Unity/Unreal引擎使用经验者优先考虑； 5、具备优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，具有良好的沟通和团队合作能力。

职位职责： 团队介绍：V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目（AI分身/小火人等）业务方向，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域，通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等，当前已上线和开展中的项目包括直播大模型（助播/伴播/独播）、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍： 背景：随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用，3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域，3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而，传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术，存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈，难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来，以生成式人工智能（AIGC）为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展，但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合，实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成，形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快，品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战： 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法，存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题，但仍然存在如下挑战 1. 表征困难：与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同，3D模型由于其多模态（如几何、纹理、材质等）、结构复杂和高维度等特性，使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关，且动态复杂度高。因此，如何高效地表征3D几何形状和3D动作，同时确保高品质的生成，仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难：模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性；动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足：3D数据标注成本高、多模态对齐难度大，且现有公开数据集规模有限，导致大模型训练面临数据不足的问题；如何把相关模态数据（图像、视频）利用起来，提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善：缺乏统一的3D生成质量量化指标，现有评价多依赖人工主观判断，难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性，因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发，如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作； 2、负责关键场景的算法优化，构建高质量的模型和Agent系统，提升业务效果； 3、跟踪AI前沿技术进展，推动前沿技术的产品化落地。 职位要求： 1、获得博士学位，人工智能、自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学相关专业优先； 2、具有优秀的编程能力，熟练使用PyTorch深度学习框架和相关高性能计算框架； 3、具有丰富的自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、强化学习相关研究经验，在Siggraph/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/ICLR/ICML/NeurIPS/TPAMI等会议期刊上发表论文者优先； 4、熟悉扩散模型、GPT等生成式模型，有大模型训练、智能对话、3D生成、动作生成、数字人相关领域研发经验、有Unity/Unreal引擎使用经验者优先考虑； 5、具备优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，具有良好的沟通和团队合作能力。

职位职责： 团队介绍：V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目（AI分身/小火人等）业务方向，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域，通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等，当前已上线和开展中的项目包括直播大模型（助播/伴播/独播）、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍： 背景：随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用，3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域，3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而，传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术，存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈，难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来，以生成式人工智能（AIGC）为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展，但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合，实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成，形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快，品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战： 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法，存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题，但仍然存在如下挑战 1. 表征困难：与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同，3D模型由于其多模态（如几何、纹理、材质等）、结构复杂和高维度等特性，使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关，且动态复杂度高。因此，如何高效地表征3D几何形状和3D动作，同时确保高品质的生成，仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难：模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性；动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足：3D数据标注成本高、多模态对齐难度大，且现有公开数据集规模有限，导致大模型训练面临数据不足的问题；如何把相关模态数据（图像、视频）利用起来，提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善：缺乏统一的3D生成质量量化指标，现有评价多依赖人工主观判断，难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性，因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发，如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作； 2、负责关键场景的算法优化，构建高质量的模型和Agent系统，提升业务效果； 3、跟踪AI前沿技术进展，推动前沿技术的产品化落地。 职位要求： 1、获得博士学位，人工智能、自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学相关专业优先； 2、具有优秀的编程能力，熟练使用PyTorch深度学习框架和相关高性能计算框架； 3、具有丰富的自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、强化学习相关研究经验，在Siggraph/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/ICLR/ICML/NeurIPS/TPAMI等会议期刊上发表论文者优先； 4、熟悉扩散模型、GPT等生成式模型，有大模型训练、智能对话、3D生成、动作生成、数字人相关领域研发经验、有Unity/Unreal引擎使用经验者优先考虑； 5、具备优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，具有良好的沟通和团队合作能力。

职位职责： 1、负责仓储运营/供应链管理项目方案筹备、项目实施、复盘改善，推进持续优化以不断优化流程、改善运营成本； 2、建立和完善仓储运营SOP，制定并实施相关标准和规范，确保仓储作业的规范化和标准化； 3、主导仓储供应链精益改善项目，运用精益改善、流程优化相关工具及方法进行效率改善/成本优化； 4、对标行业先进实践，持续优化仓储供应链流程方案/成本管理/效率提升等管理机制； 5、其他专项支持，不限于预算制订、运营排班、业务外包等相关效率/成本测算工作。 职位要求： 1、学历要求：本科及以上学历，物流管理/仓储管理/供应链管理/IE等相关专业优先； 2、工作经验：3年以上仓储管理/供应链行业项目管理经验（方案/筹备/落地实施/复盘等独立闭环），有仓储/供应链项目经验者优先； 3、熟练掌握精益改善等相关改善思路方法及工具，有较丰富的精益改善经验，具备较强的数据分析能力； 4、沟通能力：具备良好的沟通协调能力和团队合作精神，能够推动跨部门合作； 5、语言要求：英语可作为工作语言用于日常沟通。

职位职责： 1、服务器整机计划管理：基于业务的需求预测、结合SOP进销存及供应备货策略、输出整机净需求计划，指导和跟进后端供应备料； 2、服务器计划波动分析：需求计划准确率指标数据运营管理，组织和输出服务器需求计划量波动根因分析，并据此制定管理改进措施； 3、生产、供应、销售协同机制：定期主持和召集计划委员会议，支撑备料决策；并持续优化产供销协同机制，提升字节跳动基础设施硬件设备的供应弹性和抗风险能力； 4、计划系统平台规划：根据供应链实践经验，结合字节跳动现状，建设有效可行的需求-库存-采购的端到端系统平台化需求建议，驱动平台持续优化迭代； 5、识别供需风险，制定计划策略及预案。 职位要求： 1、本科及以上学历，供应链领域5年以上，具备丰富的供应链核心模块（需求规划、整机计划、采购预测、订单履行）运营经验； 2、熟悉计划端到端运作及SOP进销存计委运作，掌握集成计划的业务流程、工作方法、原理、工具等； 3、有供应计划背景，精通供应链模式和策略，懂制造和采购业务逻辑，对市场销售、研发、财务等有一定的认知； 4、具备流程管理和系统架构思维，熟悉供应链ERP/SAP等系统操作和逻辑； 5、具备制造公司项目集成计划、半导体行业集成计划和采购履行经验，熟悉PR/PO流程优先考虑； 6、具备很强的责任心、执行力及沟通协调能力，有团队合作精神，做事有条理，有较强的自驱性，抗压能力强。

职位职责： 项目介绍：抖音产品工程师计划，是面向全球具备技术能力的产品经理和策略运营的专属人才计划。在 AI 发展驱动下，我们希望寻找懂技术又有产品思维的复合型人才，打破常规“产品”、“运营”和“技术”的能力边界，在高挑战的业务实战中，亲手用代码实现产品构想。 加入抖音，和优秀的人，做有挑战的事，一起定义 AI 时代的产品未来！ 1、制定并搭建抖音小游戏&直播玩法流量监控机制，监测流量转化漏斗和问题反馈，持续挖掘提升游戏玩法内容分发效率的优化方向； 2、针对业务核心指标进行梳理、归因、监控及相关分析研究，协同业务运营定位流量问题案例，输出相关策略落地拿到业务收益； 3、以平台的全局视角，协同供给&分发牵引优化内容生态，提升生态的多样性、优质率； 4、统计和分析产品的各项数据指标，并针对性的提出策略优化建议并推进落地。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、软件工程等理工科专业优先； 2、具备2年及以上内容、策略运营经验，有短视频&直播运营，游戏行业经验加分； 3、具备敏锐的需求洞察力、强烈的自驱力，有扎实的文档功底、图表叙事能力； 4、对数据敏感，具备突出的数据分析能力，能洞察数据背后的逻辑与机会。

职位职责： 项目介绍：抖音产品工程师计划，是面向全球具备技术能力的产品经理和策略运营的专属人才计划。在 AI 发展驱动下，我们希望寻找懂技术又有产品思维的复合型人才，打破常规“产品”、“运营”和“技术”的能力边界，在高挑战的业务实战中，亲手用代码实现产品构想。 加入抖音，和优秀的人，做有挑战的事，一起定义 AI 时代的产品未来！ 1、制定并搭建抖音小游戏&直播玩法流量监控机制，监测流量转化漏斗和问题反馈，持续挖掘提升游戏玩法内容分发效率的优化方向； 2、针对业务核心指标进行梳理、归因、监控及相关分析研究，协同业务运营定位流量问题案例，输出相关策略落地拿到业务收益； 3、以平台的全局视角，协同供给&分发牵引优化内容生态，提升生态的多样性、优质率； 4、统计和分析产品的各项数据指标，并针对性的提出策略优化建议并推进落地。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、软件工程等理工科专业优先； 2、具备2年及以上内容、策略运营经验，有短视频&直播运营，游戏行业经验加分； 3、具备敏锐的需求洞察力、强烈的自驱力，有扎实的文档功底、图表叙事能力； 4、对数据敏感，具备突出的数据分析能力，能洞察数据背后的逻辑与机会。

［职业介绍］ “优+计划”是平安人寿核心人才培养计划，旨在招募有抱负、有学识、敢想敢为的青年才俊、通过平安人寿宽广的职涯发展的通道、专属的创新培养模式、更具竞争津贴支持和强大的数字化经营管理体系、助力优秀人才投身可延续传承的终身事业，未来成为专业化、职业化的销售精英或引领行业未来发展的“保险企业家。” ［职责］ 1.依托集团—“综合金融+医疗健康”的战略布局，致力于“金融顾问”、“家庭医生”、“养老管家”服务的价值传递者，为客户提供金融，健康养老一站式解决方案。 2.组建代理人团队，引领、培养、管理团队成员。 3.推动并拓展个人及团队业务，达成销售目标。 ［职业亮点］ 1.时间： 灵活支配.晨会9.00—11.00，其余时间自由安排。 2.收入： 制度公平透明，入司即享受20多项收入，多劳多得，上不封顶。 3.晋升： 标准公正透明，达成即可晋升，快速高绩效晋升享受额外奖励。 4.培训 平安在业内享有“保险黄埔军校”的美誉，提供完善的专业人才的培养体系。提供：“财务规划师”，“健康管理师”，“养老规划师”，“心理咨询师”等认证培训。 5.福利 优厚的福利待遇：入职即享意外，疾病，住院等医疗保障，职级越高保障越高。 每年都有工作相配套的国内外旅游，名校游学等丰富的奖励方案。

1、年龄：25-45周岁（可议），本科以上学历（特优可议）  2、人品好，态度端正，积极上进，尚有激情；  3、有金融（理财、银行、贷款信用卡等）行业从业经历者优先考虑；  4、有管理经验者优先考虑。  二、专业培训：  1、享受平安集团专业系统的培训，新人训练→转正培训→晋升培训等  三、福利待遇：  1.新人训练津贴（优才每月***责任津贴13000元）+初年度佣金+个人季度奖+竞赛奖励+续年度服务津贴+继续率奖金+标准人力奖金+长期服务奖+其它各种奖金（培训津贴、季度奖、转正津贴、钻石奖励、卓越奖、续年度服务津贴、管理津贴、继续率奖金、增员奖金、增才奖金、育成奖金、养老金补贴、竞赛激励等）；平安全产品链资产配置，收入渠道多。

【职业介绍】 “优+计划”是平安人寿核心人才培养计划，旨在招募有抱负、有学识、敢想敢为的青年才俊，通过平安人寿宽广的职涯发展通道、专属的创新培养模式、更具竞争力的津贴支持和强大的数字化经营管理体系，助力优秀人才投身可延续传承的终身事业，未来成为专业化、职业化的销售精英或引领行业未来发展的“保险企业家” 【[职责】 1.依托集团一综合金融+医疗健康”的战略布局，致力于“金融顾问”、“家庭医生”、“养老管家”服务的价值传递者，为客户提供金融、健康养老一站式解决方案 2.组建代理人团队，引领、培养、管理团队成员 3.推动并拓展个人及团队业务，达成销售目标 【职业亮点】 1.灵活支配时间，做时间的主人:晨会时间9:00-11:00，其余时间自由安排 2.收入制度明确:入司即享受销售收入、新人专项津贴、季度奖励等最多20项收入，多劳多得 3.晋升标准公正透明，达成即可晋升；快速、高绩效晋升享受额外奖励 4.完善的专业人才培养体系:平安在业内享有“保险黄埔军校”的美誉，一年内专业训练体系，带你快速启航;高年资配套职级成长的终身学习体系:绩效优秀者，提供“财务规划师”、“健康管理师”、“养老规划师”等认证培训 5.优厚的福利待遇:入职即享意外、疾病、住院等医疗保障，职级越高保障越高;丰富的旅行、名校游学，海外旅游等方案奖励 【职业要求】 1.25-45周岁、大专及以上学历，有销售经验者优先

职位职责： 团队介绍：抖音内容理解团队负责抖音集团内容算法工作，业务覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、剪映等业务，承接业务在内容理解、LLM应用、新业务方向探索等方向的工作。技术上涵盖了CV，NLP，音频，LLM等算法方向。团队承载业务需求同时还负责底层基础算法技术，推动如基础预训练模型、视频生成等学术和专利相关工作，负责为抖音各个技术方向提供长期有深度的技术支撑。得益于抖音集团业务数量庞大的多模态业务数据和业务需求，团队能够有资源和机会去做出行业领先的技术创新，用最新的技术去改变影响用户和改变行业格局。 1、课题背景：随着大模型技术在多模态内容理解领域的突破，内容特征已逐渐替代传统ID特征成为推荐系统的核心驱动力。然而当前系统面临三重挑战：（1）内容深度解析需求：短视频、直播、评论等场景需要同时处理文本、图像、音频等多模态数据，且需建模用户长短期兴趣与跨领域行为；（2）动态安全威胁：评论区涌现多模态越狱攻击（如隐晦图文组合提示词），传统单模态审核无法应对复杂对抗场景；（3）跨域迁移瓶颈：用户娱乐内容兴趣与电商消费需求间存在语义鸿沟，需建立可解释的跨域映射机制。 2、课题挑战：（1）多模态复杂性：用户行为涉及多模态交互（如视频+评论+购物），需统一框架实现内容理解与用户意图推理；（2）社区生态动态性：自然作者、各种机构、黑灰产等群体会互相交互产生大量复杂的多模态行为，要求算法能够快速准确的理解内容和交互的语义；（3）生态协同需求：DAU-GMV转化率存在成倍提升空间，需突破"娱乐到消费"的跨域兴趣建模技术；（4）技术整合价值：联合优化推荐、安全、跨域三大模块，可降低算力消耗并提升端到端效果。 3、研究方向：大语言模型、多模态大模型、内容理解、推荐系统。 职位要求： 1、2026届及之后毕业，博士在读，人工智能、计算机、数学相关专业者优先； 2、具备扎实的编码能力、数据结构和基础算法功底，熟练运用各种算法框架与工程框架； 3、在国际会议或期刊发表论文者（包括但不限于 ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR 等）优先； 4、拥有扎实的机器学习基础，在深度学习、强化学习、NLP 、多模态方向有深入的理解与研究经历； 5、具备良好的沟通协作能力，能够与团队共同探索新技术，推动技术发展。

职位职责： 团队介绍：抖音内容理解团队负责抖音集团内容算法工作，业务覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、剪映等业务，承接业务在内容理解、LLM应用、新业务方向探索等方向的工作。技术上涵盖了CV，NLP，音频，LLM等算法方向。团队承载业务需求同时还负责底层基础算法技术，推动如基础预训练模型、视频生成等学术和专利相关工作，负责为抖音各个技术方向提供长期有深度的技术支撑。得益于抖音集团业务数量庞大的多模态业务数据和业务需求，团队能够有资源和机会去做出行业领先的技术创新，用最新的技术去改变影响用户和改变行业格局。 1、课题背景：随着大模型技术在多模态内容理解领域的突破，内容特征已逐渐替代传统ID特征成为推荐系统的核心驱动力。然而当前系统面临三重挑战：（1）内容深度解析需求：短视频、直播、评论等场景需要同时处理文本、图像、音频等多模态数据，且需建模用户长短期兴趣与跨领域行为；（2）动态安全威胁：评论区涌现多模态越狱攻击（如隐晦图文组合提示词），传统单模态审核无法应对复杂对抗场景；（3）跨域迁移瓶颈：用户娱乐内容兴趣与电商消费需求间存在语义鸿沟，需建立可解释的跨域映射机制。 2、课题挑战：（1）多模态复杂性：用户行为涉及多模态交互（如视频+评论+购物），需统一框架实现内容理解与用户意图推理；（2）社区生态动态性：自然作者、各种机构、黑灰产等群体会互相交互产生大量复杂的多模态行为，要求算法能够快速准确的理解内容和交互的语义；（3）生态协同需求：DAU-GMV转化率存在成倍提升空间，需突破"娱乐到消费"的跨域兴趣建模技术；（4）技术整合价值：联合优化推荐、安全、跨域三大模块，可降低算力消耗并提升端到端效果。 3、研究方向：大语言模型、多模态大模型、内容理解、推荐系统。 职位要求： 1、2026届及之后毕业，博士在读，人工智能、计算机、数学相关专业者优先； 2、具备扎实的编码能力、数据结构和基础算法功底，熟练运用各种算法框架与工程框架； 3、在国际会议或期刊发表论文者（包括但不限于 ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR 等）优先； 4、拥有扎实的机器学习基础，在深度学习、强化学习、NLP 、多模态方向有深入的理解与研究经历； 5、具备良好的沟通协作能力，能够与团队共同探索新技术，推动技术发展。

职位职责： 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 课题介绍：大规模推荐系统正在越来越多的应用到短视频、文本社区、图像等产品上，模态信息在推荐系统中的作用也越来越大。 字节实践中发现模态信息能够很好的作为泛化特征支持推荐等业务场景，端到端的超大规模多模态推荐系统的研究具有非常大的想象空间。 期望在算法和工程CoDesign基础上，对多模态Cotrain、7B/13B大规模参数模型、更长序列端到端等方向进一步进行探索。 工程上研究方向包括多模态样本的表征、基于 pytorch 框架的高性能多模态推理引擎、高性能多模态训练框架的构建、异构硬件在多模态推荐系统上的应用；算法上的研究方向包括设计合理的推荐广告和多模态Cotrain结构、Sparse MOE、Memory Network、混合精度等。 1、负责机器学习系统架构的设计开发，以及系统性能调优； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术的引入落地； 5、研究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。 职位要求： 1、2026届及之后毕业，博士在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++/Go/Python/Java等1至2种以上语言； 3、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护； 4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，良好的团队合作精神； 5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力； 6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、熟悉Kubernetes架构，有丰富的云原生系统开发经验； 2、熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MXNet）； 3、熟悉Django、Flask等相关技术，有其后端开发经验； 4、有以下某一方向领域的经验：AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture(GPU，Accelerators，Networking)，Machine Learning Frameworks，ML for System，Distributed Storage； 5、有大规模云计算平台或私有云产品架构开发经验。

职位职责： 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 课题介绍：大规模推荐系统正在越来越多的应用到短视频、文本社区、图像等产品上，模态信息在推荐系统中的作用也越来越大。 字节实践中发现模态信息能够很好的作为泛化特征支持推荐等业务场景，端到端的超大规模多模态推荐系统的研究具有非常大的想象空间。 期望在算法和工程CoDesign基础上，对多模态Cotrain、7B/13B大规模参数模型、更长序列端到端等方向进一步进行探索。 工程上研究方向包括多模态样本的表征、基于 pytorch 框架的高性能多模态推理引擎、高性能多模态训练框架的构建、异构硬件在多模态推荐系统上的应用；算法上的研究方向包括设计合理的推荐广告和多模态Cotrain结构、Sparse MOE、Memory Network、混合精度等。 1、负责机器学习系统架构的设计开发，以及系统性能调优； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术的引入落地； 5、研究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。 职位要求： 1、2026届及之后毕业，博士在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++/Go/Python/Java等1至2种以上语言； 3、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护； 4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，良好的团队合作精神； 5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力； 6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、熟悉Kubernetes架构，有丰富的云原生系统开发经验； 2、熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MXNet）； 3、熟悉Django、Flask等相关技术，有其后端开发经验； 4、有以下某一方向领域的经验：AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture(GPU，Accelerators，Networking)，Machine Learning Frameworks，ML for System，Distributed Storage； 5、有大规模云计算平台或私有云产品架构开发经验。