专栏名称: PaperWeekly
PaperWeekly是一个分享知识和交流学问的学术组织,关注的领域是自然语言处理的各个方向。我们热爱知识,分享知识,希望通过我们大家的努力为自然语言处理的发展做出一点点贡献。我们每周会分享一期特定话题的论文笔记和本周值得读的相关论文。
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北京内推 | 字节跳动剪映CapCut团队招聘大模型应用算法实习生

PaperWeekly  · 公众号  · 科研  · 2024-11-21 13:41

正文

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字节跳动

剪映CapCut商业化算法团队主要负责剪映、CapCut、醒图等产品的商业化策略研究和应用工作。我们围绕付费内容推荐、营销内容分发、广告流量优化等方向,利用机器学习、因果推断、运筹优化等算法技术,支持剪映Capcut全球商业化快速增长,并给团队成员提供充分的成长自我机会。


大模型应用算法实习生
坐标:北京

岗位职责

负责剪映/CapCut的多模态模型的偏好对齐算法,使用SFT/RLHF/post-training 等技术对视频创作进行领域知识建模,提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升pre-trained Model在视频创作的能力,构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。

岗位要求

1. 数学、计算机、控制科学、软件工程、人工智能等相关学科硕士及以上学位;

2. 熟悉大模型的相关基础知识,具备大语言模型大规模相关训练或推理的基础知识;

3. 熟悉LLM的训练或fine-tuning的方法,例如SFT/RLHF经验,或熟悉强化学习(RL)概念深入了解PPO相关算法知识;

4. 扎实的Python或者C++编程功底,了解PyTorch,Tensorflow,Deepspeed,Megatron,vLLM等大模型训练、推理技术栈;

5. 对技术有热情,乐于follow大模型最新研究和论文,对大模型的应用有兴趣;

6. 有独立解决问题的能力,有良好的技术沟通及协作能力,并乐于推动项目中问题的解决。

加分项

1. 参与过知名大模型项目的相关RLHF工作;

2. 深入了解对齐算法工程实践,能够优化RLHF相应框架训推效率;

3. 了解多模态大模型的对齐,了解步骤监督学习相关内容。


 投递方式 

📪 [email protected]

邮件标题和简历标明:姓名-岗位名称-AI求职






实习内推

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