【工作职责】 1、负责公司资金渠道拓展，重点开拓和对接银行等金融机构合作渠道； 2、根据渠道需求制订合作方案，组织商务谈判、配合尽调，负责所拓展项目的内外部协调及项目落地； 3、负责所拓展渠道的日常协调及合作方关系维护，快速协调处理日常运营中渠道反馈的问题与需求，并能进行合理的成本控制和准确的效益分析； 4、通过研判宏观环境及监管政策，持续关注市场动态及竞品情况，形成对渠道拓展、产品创新与优化等方面的价值输出。 【任职资格】 1、本科以上学历，3年以上互联网金融、支付机构及金融机构互联网业务相关产品工作经验； 2、了解互联网信贷业务，熟悉助贷合作模式及相关法规政策，有丰富的银行、信托、金融科技行业资源者优先； 3、具备优秀的商务拓展能力以及项目统筹能力，能够准确把握各方需求并协调沟通复杂项目落地； 4、自我驱动性人才，以结果为导向，敢于承受挑战。

工作内容： 1、以量化分析的方法，数据驱动决策； 2、通过分析多维度数据，为贷款客户设计优化风险策略，包括：客户准入（ApprovalDecline）策略，额度策略（Line Assignment），风险定价策略等； 3、和统计建模团队，产品和运营团队，IT 团队紧密合作，推进策略执行； 4、跟踪借款产品的整个流程，从前端流量、运营、风险等等各个方面利用数据分析提高产品各个环节。 岗位职责： 1、**本科及以上学历，数学、计算机、统计学或金融等相关专业者优先； 2、5年以上工作经验，至少3年及以上在互联网行业数据分析和挖掘相关经验，或金融领域进行策略分析及制定的工作经历； 3、熟练使用Excel、PowerPoint等常用软件，SQL基础非常扎实，Python或者R技能成熟者优先考虑； 4、英语流利，具备良好沟通能力，学习能力，和团队协作精神； 5、有强烈的学习和提高欲望，有创新和冒险精神，渴望在快节奏的创业公司提升自己，创造价值。

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。

职位职责： 团队介绍：风控研发团队致力于解决各个产品（包括抖音、头条等）面临的各种黑灰产对抗问题，涵盖内容、交易、流量、账号等多个方面的风险治理领域。利用机器学习、多模态、大模型等技术对用户行为、内容进行理解从而识别潜在的风险和问题。不断深入理解业务和用户行为，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 课题介绍： 1、课题目标：以风控数据为基础，优化提高大模型对于结构化数据(序列数据、图数据)的理解推理能力。 2、课题背景：风控场景下的数据主要为结构化数据，而目前大模型对于文本和图像的理解能力有了很大的提升，如何跟风控场景的非文本、图像数据(结构化数据)结合起来，让大模型能够更好的理解结构化的数据，是一个业界难题。面临着三大挑战 ：（1）如何有效地将结构化的信息与nlp语义空间进行对齐，使得模型能够同时理解数据结构和语义信息；（2）如何用适当的指令使得大模型理解结构化数据中的结构信息；（3）如何赋予大语言模型图学习下游任务的逐步推理能力，从而逐步推断出更复杂的关系和属性。 3、课题内容：目前业界对结构化数据探索有：1、图数据理解相关GraphGPT：让大模型读懂图数据(SIGIR'2024) ；2、图数据RAG相关GraphRAG：Unlocking LLM discovery on narrative private data；3、序列数据理解相关StructGPT：面向结构化数据的大模型推理框架(EMNLP-2023)。目前的主要工作都是单一结构数据的理解，在风控场景下还面临几个问题：（1）对各种不同种类的的结构化数据融合理解怎么做，特别是融合图和序列数据的数据理解；（2）针对课题必要性中的问题；（3）对于下游任务的推理能力，目前的研究比较少，针对序列数据的推理能力研究非常少。 4、研究方向：大模型结构化数据理解、大模型结构化数据RAG、大模型思维链。 职位要求： 1、2026届及之后毕业，博士在读，计算机、网络安全、人工智能相关专业优先； 2、优秀的代码能力、扎实的数据结构和算法基础，熟练使用Python，熟悉Pytorch和TF者优先； 3、出色的问题定义、分析和解决能力，发表过CCF-A类论文，在AAAI、NeurIPS、SIGKDD、SIGIR等**期刊会议上发表论文者优先； 4、较强的抗压和沟通协作能力，对技术有追求，愿意和团队一起迎接挑战，追求创新。

职位职责： 团队介绍：风控研发团队致力于解决各个产品（包括抖音、头条等）面临的各种黑灰产对抗问题，涵盖内容、交易、流量、账号等多个方面的风险治理领域。利用机器学习、多模态、大模型等技术对用户行为、内容进行理解从而识别潜在的风险和问题。不断深入理解业务和用户行为，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 课题介绍： 1、课题目标：以风控数据为基础，优化提高大模型对于结构化数据(序列数据、图数据)的理解推理能力。 2、课题背景：风控场景下的数据主要为结构化数据，而目前大模型对于文本和图像的理解能力有了很大的提升，如何跟风控场景的非文本、图像数据(结构化数据)结合起来，让大模型能够更好的理解结构化的数据，是一个业界难题。面临着三大挑战 ：（1）如何有效地将结构化的信息与nlp语义空间进行对齐，使得模型能够同时理解数据结构和语义信息；（2）如何用适当的指令使得大模型理解结构化数据中的结构信息；（3）如何赋予大语言模型图学习下游任务的逐步推理能力，从而逐步推断出更复杂的关系和属性。 3、课题内容：目前业界对结构化数据探索有：（1）图数据理解相关GraphGPT：让大模型读懂图数据(SIGIR'2024) ；（2）图数据RAG相关GraphRAG：Unlocking LLM discovery on narrative private data；（3）序列数据理解相关StructGPT：面向结构化数据的大模型推理框架(EMNLP-2023)。目前的主要工作都是单一结构数据的理解，在风控场景下还面临几个问题：（1）对各种不同种类的的结构化数据融合理解怎么做，特别是融合图和序列数据的数据理解。（2）针对课题必要性中的问题；（3）对于下游任务的推理能力，目前的研究比较少，针对序列数据的推理能力研究非常少。 4、研究方向：大模型结构化数据理解、大模型结构化数据RAG、大模型思维链。 职位要求： 1、2026届及之后毕业，博士在读，计算机、网络安全、人工智能相关专业优先； 2、优秀的代码能力、扎实的数据结构和算法基础，熟练使用Python，熟悉Pytorch和TF者优先； 3、出色的问题定义、分析和解决能力，发表过CCF-A类论文，在AAAI、NeurIPS、SIGKDD、SIGIR等**期刊会议上发表论文者优先； 4、较强的抗压和沟通协作能力，对技术有追求，愿意和团队一起迎接挑战，追求创新。

职位职责： 团队介绍：风控研发团队致力于解决各个产品（包括抖音、头条等）面临的各种黑灰产对抗问题，涵盖内容、交易、流量、账号等多个方面的风险治理领域。利用机器学习、多模态、大模型等技术对用户行为、内容进行理解从而识别潜在的风险和问题。不断深入理解业务和用户行为，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 课题介绍： 1、课题目标：以风控数据为基础，优化提高大模型对于结构化数据(序列数据、图数据)的理解推理能力。 2、课题背景：风控场景下的数据主要为结构化数据，而目前大模型对于文本和图像的理解能力有了很大的提升，如何跟风控场景的非文本、图像数据(结构化数据)结合起来，让大模型能够更好的理解结构化的数据，是一个业界难题。面临着三大挑战 ：（1）如何有效地将结构化的信息与nlp语义空间进行对齐，使得模型能够同时理解数据结构和语义信息；（2）如何用适当的指令使得大模型理解结构化数据中的结构信息；（3）如何赋予大语言模型图学习下游任务的逐步推理能力，从而逐步推断出更复杂的关系和属性。 3、课题内容：目前业界对结构化数据探索有：（1）图数据理解相关GraphGPT：让大模型读懂图数据(SIGIR'2024) ；（2）图数据RAG相关GraphRAG：Unlocking LLM discovery on narrative private data；（3）序列数据理解相关StructGPT：面向结构化数据的大模型推理框架(EMNLP-2023)。目前的主要工作都是单一结构数据的理解，在风控场景下还面临几个问题：（1）对各种不同种类的的结构化数据融合理解怎么做，特别是融合图和序列数据的数据理解；（2）针对课题必要性中的问题；（3）对于下游任务的推理能力，目前的研究比较少，针对序列数据的推理能力研究非常少。 4、研究方向：大模型结构化数据理解、大模型结构化数据RAG、大模型思维链。 职位要求： 1、2026届及之后毕业，博士在读，计算机、网络安全、人工智能相关专业优先； 2、优秀的代码能力、扎实的数据结构和算法基础，熟练使用Python，熟悉Pytorch和TF者优先； 3、出色的问题定义、分析和解决能力，发表过CCF-A类论文，在AAAI、NeurIPS、SIGKDD、SIGIR等**期刊会议上发表论文者优先； 4、较强的抗压和沟通协作能力，对技术有追求，愿意和团队一起迎接挑战，追求创新。

职位职责： 团队介绍：风控研发团队致力于解决各个产品（包括抖音、头条等）面临的各种黑灰产对抗问题，涵盖内容、交易、流量、账号等多个方面的风险治理领域。利用机器学习、多模态、大模型等技术对用户行为、内容进行理解从而识别潜在的风险和问题。不断深入理解业务和用户行为，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 课题介绍： 1、课题目标：以风控数据为基础，优化提高大模型对于结构化数据(序列数据、图数据)的理解推理能力。 2、课题背景：风控场景下的数据主要为结构化数据，而目前大模型对于文本和图像的理解能力有了很大的提升，如何跟风控场景的非文本、图像数据(结构化数据)结合起来，让大模型能够更好的理解结构化的数据，是一个业界难题。面临着三大挑战 ：（1）如何有效地将结构化的信息与nlp语义空间进行对齐，使得模型能够同时理解数据结构和语义信息；（2）如何用适当的指令使得大模型理解结构化数据中的结构信息；（3）如何赋予大语言模型图学习下游任务的逐步推理能力，从而逐步推断出更复杂的关系和属性。 3、课题内容：目前业界对结构化数据探索有：（1）图数据理解相关GraphGPT：让大模型读懂图数据(SIGIR'2024) ；（2）图数据RAG相关GraphRAG：Unlocking LLM discovery on narrative private data；（3）序列数据理解相关StructGPT：面向结构化数据的大模型推理框架(EMNLP-2023)。目前的主要工作都是单一结构数据的理解，在风控场景下还面临几个问题：（1）对各种不同种类的的结构化数据融合理解怎么做，特别是融合图和序列数据的数据理解。（2）针对课题必要性中的问题。（3）对于下游任务的推理能力，目前的研究比较少，针对序列数据的推理能力研究非常少。 4、研究方向：大模型结构化数据理解、大模型结构化数据RAG、大模型思维链。 职位要求： 1、2026届及之后毕业，博士在读，计算机、网络安全、人工智能相关专业优先； 2、优秀的代码能力、扎实的数据结构和算法基础，熟练使用Python，熟悉Pytorch和TF者优先； 3、出色的问题定义、分析和解决能力，发表过CCF-A类论文，在AAAI、NeurIPS、SIGKDD、SIGIR等**期刊会议上发表论文者优先； 4、较强的抗压和沟通协作能力，对技术有追求，愿意和团队一起迎接挑战，追求创新。

职位职责： Bytelntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：产品覆盖今日头条、头条极速版等各类产品，为上亿用户持续提供优质的资讯、视频等服务。我们通过建立良好的内容生态，鼓励优质的原创内容，为创作者提供优质的服务和创作体验，促进创作和交流，同时我们致力于通过尽可能丰富的内容体裁和尽可能多的分发方式，连接人与信息，丰富大家的精神生活，让人们看到更大的世界。 1、支持今日头条系产品的用户增长工作，通过效果广告投放、创新营销等方式支持产品达成增长目标； 2、负责产品的投放策略制定和投放效果优化，深入理解产品功能，优化广告创意，研究各种创新营销手段，丰富产品获客路径； 3、监控广告投放和素材创意数据，通过对日常业务数据的分析，总结规律，提升效率，产出有价值的判断； 4、跨部门协同产品、投手、研发、运营、分析师、风控等多团队，协助推进项目落地，共同实现产品增长。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读； 2、具备清晰的逻辑思维框架，善于分析问题和归纳总结，结果导向； 3、数据敏感度高，有较强的数据分析能力； 4、具有好奇心和创造力，对广告、营销推广行业有一定认知或从业热情，责任心强、执行力强、有韧性。

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、2026届及之后毕业，博士在读，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等顶会顶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、2026届及之后毕业，博士在读，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等顶会顶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： 关于TikTok TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 为什么加入我们 与团队共同激发创造：创造是TikTok的核心。不管对于TikTok产品还是团队本身，我们都希望能激发更多想象力，为自己、平台、我们所服务的社区以及社会带来更多价值和影响。 在有挑战的事中成长：在TikTok，你能够参与非常有挑战性的项目，一起做出突破行业、有全球影响力的事。这里有数以亿计的用户，在等你用新技术、新想法为他们带来新的体验。我们从不安于现状，对我们来说，每一个挑战，无论多么困难，都是一个学习、创新、和成长的机会。 工作方式和文化：我们鼓励务实解决实际问题、在每件事上追求极致，希望大家始终像“创业第一天”那样做事。公司文化多元兼容，同事之间像同学一样平等相处，机制敏捷灵活，希望更好地激发每个人的创造力。 优秀的人能获得认可与回报：优秀人才能够和公司共同成长，什么时候加入都不晚。我们也进一步加大了激励区分度，让优秀的人得到认可和回报、承担更多重要项目，充分发挥潜能，脱颖而出。 欢迎加入我们！ 1、负责TikTok UG运营视觉设计，参与风格制定、视觉设计与运营提效等工作； 2、了解AI领域的最新工具，善于利用AI手段解决各类需求。 职位要求： 1、三年以上视觉设计工作经验，有海外留学背景或外企工作经验者优先； 2、熟练使用AIGC相关设计工具，有Lora训练经验者优先； 3、具有国际化的审美与创意思维、了解国际化设计趋势； 4、具有前瞻性的审美与视觉能力，能够洞察国际化产品的用户习惯与审美倾向； 5、具有良好的沟通能力、做事有条理、有效对接业务上下游，推动复杂项目的落地。 加分项： 1、具备国际视野和背景，能够以英语作为工作语言； 2、具有国际化UG相关设计经验，较好的抗压与情绪管理能力。

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、2026届及之后毕业，博士在读，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等顶会顶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、高效承接并处理抖音电商平台内的各类申诉、举报、报备业务，确保流程合规、操作精准，严格把控处理时效与质量，维护平台的公平交易环境与良好秩序； 2、深入分析日常申诉、举报、报备业务数据，敏锐发现上游业务策略中存在的问题，通过数据可视化、案例分析等方式形成详细报告，并积极与相关策略团队沟通协作，推动策略优化与完善，提升平台整体运营效率与体验； 3、持续关注业务数据和成本数据，运用数据分析工具与方法，挖掘数据背后的潜在价值，寻找业务流程、资源配置等方面的优化空间，制定并实施针对性的优化方案，实现降本增效的目标； 4、紧跟智能化发展趋势，积极探索人工智能技术在申诉、举报、报备业务中的应用场景，如推动人工审核向智能审核的转变，参与智能审核模型的构建与优化，提升审核的准确性、效率和公正性，引领行业智能化发展潮流。 职位要求： 1、专业不限，电子商务、计算机科学、数据分析等相关专业优先；有电商运营、数据分析或相关领域工作经验，熟悉抖音电商平台治理、体验相关申诉规则者优先； 2、具备扎实的数据敏感度与分析能力，熟练掌握Excel、SQL等数据分析工具，能够独立进行数据提取、清洗、分析和可视化展示；熟悉数据挖掘、机器学习等相关技术，有数据建模经验者优先； 3、善于发现问题、分析问题和解决问题，具备良好的逻辑思维能力和问题解决能力；具备优秀的沟通协调与团队协作能力，能够与不同部门的人员进行有效的沟通与合作，推动项目进展； 4、对新技术、新趋势保持高度的关注和学习热情，具备较强的创新意识和变革推动能力，能够积极主动地将新技术应用于实际工作中，提升工作效率与质量； 5、能够适应快节奏的工作环境，具备良好的时间管理能力和任务优先级排序能力。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：国际电商是以国际化短视频产品为载体的内容电商业务，致力于成为用户发现并获取优价好物的**平台，在直播电商、视频内容电商等多场景下，国际电商业务希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，在更多的地区实现没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得的使命。我们邀请你来此成长、钻研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务上的挑战。目前团队拥有丰富的国际化产品研发经验，包容多元的文化，且在全球设立研发团队，邀请你来一起接受跨国合作的挑战，还有跨文化交流机会在等你！ 1、负责字节跳动国际电商WEB/APP产品前端业务实现； 2、配合交互设计师及视觉设计师实现交互效果，配合后端工程师完成应用开发； 3、负责WEB/WAP页面性能优化，打造良好的用户体验。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先； 2、计算机基础扎实，熟悉常见的数据结构、算法和设计模式；熟悉掌握至少一种主流前端框架，包括但不限于：React、Vue、Angular； 3、熟练掌握HTML5、CSS3、ES6，熟悉HTTP协议和Node.js开发者优先； 4、具备团队精神，性格乐观，能积极面对压力；具备较强的技术调研能力，能快速掌握并运用新知识； 5、优秀的理解沟通能力，每周可实习4天以上，持续3个月以上，实习地点可选（北京、上海、杭州、深圳、珠海），均有转正机会。