为什么要发起 Top Seed?
我们在寻找什么样的人?
你能获得怎样的资源与支持?
*01
Top Seed - 项目介绍
什么是 Top Seed
Top Seed 人才计划是字节跳动豆包大模型团队面向校园优秀人才推出的专项,下设针对博士毕业生的应届生招聘与针对优秀在校生的研究实习生招聘。我们希望在全球范围内持续吸引和招募目标远大、有志于“用科技改变世界”的顶尖人才。
字节跳动在持续加大对顶尖人才和前沿技术的投入力度,挖掘并培养具有前瞻视野的年轻力量。加入我们,你将和最优秀的科学家、工程师一起,参与行业顶尖的技术挑战和攻坚,以火种之名,点亮未来世界。
我们在寻找
2024 年 9 月 - 2025 年 8 月毕业的博士同学
我们希望你是:
/怀有科技改变世界的远大抱负,敢于创新
/有志于投身机器学习、人工智能、大模型、计算机视觉、音视频生成等技术领域
/在相关学术研究、工程实践、开源社区等方面表现出色
/有志于投身机器学习、人工智能、大模型、计算机视觉、音视频生成等技术领域
/在相关学术研究、工程实践、开源社区等方面表现出色
2025 年 9 月及以后毕业的博士在读同学
我们希望你是:
/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、大模型、计算机视觉、音视频生成等技术领域
/本质优秀,敢于创新且自驱力强,比起已有的经验成果,我们更看重你身上本质的闪光点
/本质优秀,敢于创新且自驱力强,比起已有的经验成果,我们更看重你身上本质的闪光点
应届生招聘
实习生招聘
我们在寻找
应届生招聘
招聘对象:
2024年9月-2025年8月毕业的博士同学
我们希望你是:
怀有科技改变世界的远大抱负,敢于创新;
有志于投身机器学习、人工智能、大模型、计算机视觉、音视频生成等技术领域;
在相关学术研究、工程实践、开源社区等表现出色;
有志于投身机器学习、人工智能、大模型、计算机视觉、音视频生成等技术领域;
在相关学术研究、工程实践、开源社区等表现出色;
实习生招聘
招聘对象:
2024年9月-2025年8月毕业的博士同学
我们希望你是:
怀有科技改变世界的远大抱负,敢于创新;
有志于投身机器学习、人工智能、大模型、计算机视觉、音视频生成等技术领域;
在相关学术研究、工程实践、开源社区等表现出色;
有志于投身机器学习、人工智能、大模型、计算机视觉、音视频生成等技术领域;
在相关学术研究、工程实践、开源社区等表现出色;
*02
深度参与行业前沿课题,丰富的技术落地场景等你探索
大模型、自然语言处理、计算机视觉、语音、机器学习系统等领域课题等你挑战。
大模型
/ 奖励模型和强化学习模型的泛化性
/ 奖励模型和强化学习模型的自学习
/ 大语言模型的可解释性
/ 大语言模型的真实性
/ 下一代强化学习算法
/ 基于 Self Play 的大语言模型
机器学习算法和系统
/ 设计高效率的大模型结构,用最少的训练、推理成本,获得更好的效果
/ 研究超大规模训练集群,如何让训练的稳定性和MFU提升,跨集群训练
/ 研究如何解决推理的访存bound,多机推理,各种不同的推理并行方案
/ 结合下一代计算体系,研究更先进的模型结构、训练模式、推理模式
/ 研究大模型中foundation的算法问题,找寻算法创新
多模态理解和生成
/ 多模态(图像、音频、视频)理解和生成的基座大模型,以及多模态理解和生成的统一模型
/ 多模态模型网络结构设计和优化、扩散模型的设计和优化、高效的大规模分布式训练和推理系统
/ 3D生成和世界模型,探索3D物体与场景的高效表示方法,从视频数据学习世界知识,构建物理世界模型
/ 音频理解和生成基座大模型,探索语音识别、合成、转换、音乐生成、音效生成的统一建模方式
*03
顶尖导师团队,和认真做事的人一起挑战世界级难题
项亮
2006 年毕业于中国科学技术大学自动化系。保送中国科学院自动化所并获得博士学位。研究方向为机器学习和推荐系统,2009 年曾参加 Netflix Prize 获得第二名,著有《推荐系统实践》一书。且于当年发起创建了 Resys China 推荐系统社区。
加入字节跳动后在 AILab 研究视频理解,之后担任推荐系统的负责人。2021 年起加入 AML,现为字节跳动 AML 和豆包大模型 Foundation 团队负责人,带领团队进行基础和前沿AI算法和工程技术探索,并把一系列AI产品快速产品化和商业化。
加入字节跳动后在 AILab 研究视频理解,之后担任推荐系统的负责人。2021 年起加入 AML,现为字节跳动 AML 和豆包大模型 Foundation 团队负责人,带领团队进行基础和前沿AI算法和工程技术探索,并把一系列AI产品快速产品化和商业化。
王明轩
中国科学院计算技术研究所获博士学位。目前是字节跳动豆包大语言模型研究团队负责人。在机器翻译领域,发表顶级会议论文50多篇,并多次在WMT国际机器翻译评测比赛中拿到第一。
参与开源了 lightseq、mrasp 等多个项目,已经在行业内广泛使用。同时也长期担任 NeurIPS、ACL、EMNLP 等会议领域主席和赞助主席等。
参与开源了 lightseq、mrasp 等多个项目,已经在行业内广泛使用。同时也长期担任 NeurIPS、ACL、EMNLP 等会议领域主席和赞助主席等。
严林
研究生毕业于中科院计算所,目前是字节跳动豆包大语言模型 Post-Training 团队负责人。
Post-Training 团队的工作内容包括指令微调(instruction tuning)、奖励模型(reward model)、RLHF、RLAIF 和自学习模型(self-learning model)。同时,我们正在大模型泛化性、可解释性和真实性等关键方向开展一系列前沿且有挑战的研究。
Post-Training 团队的工作内容包括指令微调(instruction tuning)、奖励模型(reward model)、RLHF、RLAIF 和自学习模型(self-learning model)。同时,我们正在大模型泛化性、可解释性和真实性等关键方向开展一系列前沿且有挑战的研究。
王雨轩
俄亥俄州立大学获博士学位,专注于深度学习、语音技术等方向的研究和应用。领导了语音行业多个突破性工作,成果被广泛应用于学界和工业界。
目前担任字节跳动豆包大模型语音部门负责人,带领团队进行多模态生成和理解相关的基础研究和产品化工作。
目前担任字节跳动豆包大模型语音部门负责人,带领团队进行多模态生成和理解相关的基础研究和产品化工作。
冯佳时
中国科技大学获学士学位,新加坡国立大学获博士学位。专注于计算机视觉、机器学习领域的相关研究及其在多媒体中的应用。
目前担任字节跳动豆包大模型视觉基础研究团队负责人,进行视觉和多模态基础模型、AIGC 和 3D 化身/物体重建与生成等方向的前沿研究,并将这些技术进行广泛落地。加入字节跳动之前,任新加坡国立大学 ECE 系助理教授,领导机器学习和计算机视觉研究实验室,指导或共同指导了近 20 名博士生。
目前担任字节跳动豆包大模型视觉基础研究团队负责人,进行视觉和多模态基础模型、AIGC 和 3D 化身/物体重建与生成等方向的前沿研究,并将这些技术进行广泛落地。加入字节跳动之前,任新加坡国立大学 ECE 系助理教授,领导机器学习和计算机视觉研究实验室,指导或共同指导了近 20 名博士生。
田值
澳大利亚阿德莱德大学获计算机科学博士,师从沈春华教授。曾获得 2019 年 Google PhD Fellowship。
现任字节跳动豆包大模型视觉生成模型技术专家,专注于计算机视觉生成和理解算法。曾经在顶级会议和期刊上发表多篇高引论文。谷歌学术引用量11, 000+次。
现任字节跳动豆包大模型视觉生成模型技术专家,专注于计算机视觉生成和理解算法。曾经在顶级会议和期刊上发表多篇高引论文。谷歌学术引用量11, 000+次。
陈卓
2017年于美国哥伦比亚大学获博士学位,而后在微软担任核心应用科学家。
目前担任字节跳动豆包大模型音频生成研究团队负责人。曾发表100多篇研究论文和专利,推进了多个语音任务的前沿发展,在包括语音生成、识别和翻译,语音分离和增强,说话人识别和日志,语音自监督学习,多通道处理,以及开源语音数据集等方向都做出过突出贡献。
目前担任字节跳动豆包大模型音频生成研究团队负责人。曾发表100多篇研究论文和专利,推进了多个语音任务的前沿发展,在包括语音生成、识别和翻译,语音分离和增强,说话人识别和日志,语音自监督学习,多通道处理,以及开源语音数据集等方向都做出过突出贡献。
李成刚
清华大学机械工程本硕学位。先后担任字节跳动今日头条网页搜索和 TikTok 视频搜索技术负责人,从0到1研发出了字节跳动的搜索系统,在ranking架构和算法、多语言和多模态相关性领域有较大的创新和突破,在中文搜索体验上做到了领先水平。
目前担任字节跳动豆包大语言模型预训练方向负责人,研究领域包括数据的清洗,合成,配比,关联学习与课程学习,训练算法与scaling capability等。
目前担任字节跳动豆包大语言模型预训练方向负责人,研究领域包括数据的清洗,合成,配比,关联学习与课程学习,训练算法与scaling capability等。
钟宛君
2023年毕业于“中山大学-微软亚洲研究院联合培养博士”项目并取得计算机科学博士学位,师从周明博士与印鉴、王甲海教授。读博期间曾获评2021 MSRA Fellowship,博士生国家奖学金与CVPR挑战赛冠军。
现为字节跳动豆包大语言模型研究团队研究员,专注大语言模型超级对齐与推理方向的研究,主导的大语言模型测评集合AGIEval被用于各大主流厂商大模型测评。
现为字节跳动豆包大语言模型研究团队研究员,专注大语言模型超级对齐与推理方向的研究,主导的大语言模型测评集合AGIEval被用于各大主流厂商大模型测评。
项亮
2006 年毕业于中国科学技术大学自动化系。保送中国科学院自动化所并获得博士学位。研究方向为机器学习和推荐系统,2009 年曾参加 Netflix Prize 获得第二名,著有《推荐系统实践》一书。且于当年发起创建了 Resys China 推荐系统社区。
加入字节跳动后在 AILab 研究视频理解,之后担任推荐系统的负责人。2021 年起加入 AML,现为字节跳动 AML 和豆包大模型 Foundation 团队负责人,带领团队进行基础和前沿AI算法和工程技术探索,并把一系列AI产品快速产品化和商业化。
加入字节跳动后在 AILab 研究视频理解,之后担任推荐系统的负责人。2021 年起加入 AML,现为字节跳动 AML 和豆包大模型 Foundation 团队负责人,带领团队进行基础和前沿AI算法和工程技术探索,并把一系列AI产品快速产品化和商业化。
王明轩
中国科学院计算技术研究所获博士学位。目前是字节跳动豆包大语言模型研究团队负责人。在机器翻译领域,发表顶级会议论文50多篇,并多次在WMT国际机器翻译评测比赛中拿到第一。
参与开源了 lightseq、mrasp 等多个项目,已经在行业内广泛使用。同时也长期担任 NeurIPS、ACL、EMNLP 等会议领域主席和赞助主席等。
参与开源了 lightseq、mrasp 等多个项目,已经在行业内广泛使用。同时也长期担任 NeurIPS、ACL、EMNLP 等会议领域主席和赞助主席等。
严林
研究生毕业于中科院计算所,目前是字节跳动豆包大语言模型 Post-Training 团队负责人。
Post-Training 团队的工作内容包括指令微调(instruction tuning)、奖励模型(reward model)、RLHF、RLAIF 和自学习模型(self-learning model)。同时,我们正在大模型泛化性、可解释性和真实性等关键方向开展一系列前沿且有挑战的研究。
Post-Training 团队的工作内容包括指令微调(instruction tuning)、奖励模型(reward model)、RLHF、RLAIF 和自学习模型(self-learning model)。同时,我们正在大模型泛化性、可解释性和真实性等关键方向开展一系列前沿且有挑战的研究。
王雨轩
俄亥俄州立大学获博士学位,专注于深度学习、语音技术等方向的研究和应用。领导了语音行业多个突破性工作,成果被广泛应用于学界和工业界。
目前担任字节跳动豆包大模型语音部门负责人,带领团队进行多模态生成和理解相关的基础研究和产品化工作。
目前担任字节跳动豆包大模型语音部门负责人,带领团队进行多模态生成和理解相关的基础研究和产品化工作。
冯佳时
中国科技大学获学士学位,新加坡国立大学获博士学位。专注于计算机视觉、机器学习领域的相关研究及其在多媒体中的应用。
目前担任字节跳动豆包大模型视觉基础研究团队负责人,进行视觉和多模态基础模型、AIGC 和 3D 化身/物体重建与生成等方向的前沿研究,并将这些技术进行广泛落地。加入字节跳动之前,任新加坡国立大学 ECE 系助理教授,领导机器学习和计算机视觉研究实验室,指导或共同指导了近 20 名博士生。
目前担任字节跳动豆包大模型视觉基础研究团队负责人,进行视觉和多模态基础模型、AIGC 和 3D 化身/物体重建与生成等方向的前沿研究,并将这些技术进行广泛落地。加入字节跳动之前,任新加坡国立大学 ECE 系助理教授,领导机器学习和计算机视觉研究实验室,指导或共同指导了近 20 名博士生。
田值
澳大利亚阿德莱德大学获计算机科学博士,师从沈春华教授。曾获得 2019 年 Google PhD Fellowship。
现任字节跳动豆包大模型视觉生成模型技术专家,专注于计算机视觉生成和理解算法。曾经在顶级会议和期刊上发表多篇高引论文。谷歌学术引用量11, 000+次。
现任字节跳动豆包大模型视觉生成模型技术专家,专注于计算机视觉生成和理解算法。曾经在顶级会议和期刊上发表多篇高引论文。谷歌学术引用量11, 000+次。
陈卓
2017年于美国哥伦比亚大学获博士学位,而后在微软担任核心应用科学家。
目前担任字节跳动豆包大模型音频生成研究团队负责人。曾发表100多篇研究论文和专利,推进了多个语音任务的前沿发展,在包括语音生成、识别和翻译,语音分离和增强,说话人识别和日志,语音自监督学习,多通道处理,以及开源语音数据集等方向都做出过突出贡献。
目前担任字节跳动豆包大模型音频生成研究团队负责人。曾发表100多篇研究论文和专利,推进了多个语音任务的前沿发展,在包括语音生成、识别和翻译,语音分离和增强,说话人识别和日志,语音自监督学习,多通道处理,以及开源语音数据集等方向都做出过突出贡献。
李成刚
清华大学机械工程本硕学位。先后担任字节跳动今日头条网页搜索和 TikTok 视频搜索技术负责人,从0到1研发出了字节跳动的搜索系统,在ranking架构和算法、多语言和多模态相关性领域有较大的创新和突破,在中文搜索体验上做到了领先水平。
目前担任字节跳动豆包大语言模型预训练方向负责人,研究领域包括数据的清洗,合成,配比,关联学习与课程学习,训练算法与scaling capability等。
目前担任字节跳动豆包大语言模型预训练方向负责人,研究领域包括数据的清洗,合成,配比,关联学习与课程学习,训练算法与scaling capability等。
钟宛君
2023年毕业于“中山大学-微软亚洲研究院联合培养博士”项目并取得计算机科学博士学位,师从周明博士与印鉴、王甲海教授。读博期间曾获评2021 MSRA Fellowship,博士生国家奖学金与CVPR挑战赛冠军。
现为字节跳动豆包大语言模型研究团队研究员,专注大语言模型超级对齐与推理方向的研究,主导的大语言模型测评集合AGIEval被用于各大主流厂商大模型测评。
现为字节跳动豆包大语言模型研究团队研究员,专注大语言模型超级对齐与推理方向的研究,主导的大语言模型测评集合AGIEval被用于各大主流厂商大模型测评。
项亮
2006 年毕业于中国科学技术大学自动化系。保送中国科学院自动化所并获得博士学位。研究方向为机器学习和推荐系统,2009 年曾参加 Netflix Prize 获得第二名,著有《推荐系统实践》一书。且于当年发起创建了 Resys China 推荐系统社区。
加入字节跳动后在 AILab 研究视频理解,之后担任推荐系统的负责人。2021 年起加入 AML,现为字节跳动 AML 和豆包大模型 Foundation 团队负责人,带领团队进行基础和前沿AI算法和工程技术探索,并把一系列AI产品快速产品化和商业化。
加入字节跳动后在 AILab 研究视频理解,之后担任推荐系统的负责人。2021 年起加入 AML,现为字节跳动 AML 和豆包大模型 Foundation 团队负责人,带领团队进行基础和前沿AI算法和工程技术探索,并把一系列AI产品快速产品化和商业化。
王明轩
中国科学院计算技术研究所获博士学位。目前是字节跳动豆包大语言模型研究团队负责人。在机器翻译领域,发表顶级会议论文50多篇,并多次在WMT国际机器翻译评测比赛中拿到第一。
参与开源了 lightseq、mrasp 等多个项目,已经在行业内广泛使用。同时也长期担任 NeurIPS、ACL、EMNLP 等会议领域主席和赞助主席等。
参与开源了 lightseq、mrasp 等多个项目,已经在行业内广泛使用。同时也长期担任 NeurIPS、ACL、EMNLP 等会议领域主席和赞助主席等。
严林
研究生毕业于中科院计算所,目前是字节跳动豆包大语言模型 Post-Training 团队负责人。
Post-Training 团队的工作内容包括指令微调(instruction tuning)、奖励模型(reward model)、RLHF、RLAIF 和自学习模型(self-learning model)。同时,我们正在大模型泛化性、可解释性和真实性等关键方向开展一系列前沿且有挑战的研究。
Post-Training 团队的工作内容包括指令微调(instruction tuning)、奖励模型(reward model)、RLHF、RLAIF 和自学习模型(self-learning model)。同时,我们正在大模型泛化性、可解释性和真实性等关键方向开展一系列前沿且有挑战的研究。
王雨轩
俄亥俄州立大学获博士学位,专注于深度学习、语音技术等方向的研究和应用。领导了语音行业多个突破性工作,成果被广泛应用于学界和工业界。
目前担任字节跳动豆包大模型语音部门负责人,带领团队进行多模态生成和理解相关的基础研究和产品化工作。
目前担任字节跳动豆包大模型语音部门负责人,带领团队进行多模态生成和理解相关的基础研究和产品化工作。
冯佳时
中国科技大学获学士学位,新加坡国立大学获博士学位。专注于计算机视觉、机器学习领域的相关研究及其在多媒体中的应用。
目前担任字节跳动豆包大模型视觉基础研究团队负责人,进行视觉和多模态基础模型、AIGC 和 3D 化身/物体重建与生成等方向的前沿研究,并将这些技术进行广泛落地。加入字节跳动之前,任新加坡国立大学 ECE 系助理教授,领导机器学习和计算机视觉研究实验室,指导或共同指导了近 20 名博士生。
目前担任字节跳动豆包大模型视觉基础研究团队负责人,进行视觉和多模态基础模型、AIGC 和 3D 化身/物体重建与生成等方向的前沿研究,并将这些技术进行广泛落地。加入字节跳动之前,任新加坡国立大学 ECE 系助理教授,领导机器学习和计算机视觉研究实验室,指导或共同指导了近 20 名博士生。
田值
澳大利亚阿德莱德大学获计算机科学博士,师从沈春华教授。曾获得 2019 年 Google PhD Fellowship。
现任字节跳动豆包大模型视觉生成模型技术专家,专注于计算机视觉生成和理解算法。曾经在顶级会议和期刊上发表多篇高引论文。谷歌学术引用量11, 000+次。
现任字节跳动豆包大模型视觉生成模型技术专家,专注于计算机视觉生成和理解算法。曾经在顶级会议和期刊上发表多篇高引论文。谷歌学术引用量11, 000+次。
陈卓
2017年于美国哥伦比亚大学获博士学位,而后在微软担任核心应用科学家。
目前担任字节跳动豆包大模型音频生成研究团队负责人。曾发表100多篇研究论文和专利,推进了多个语音任务的前沿发展,在包括语音生成、识别和翻译,语音分离和增强,说话人识别和日志,语音自监督学习,多通道处理,以及开源语音数据集等方向都做出过突出贡献。
目前担任字节跳动豆包大模型音频生成研究团队负责人。曾发表100多篇研究论文和专利,推进了多个语音任务的前沿发展,在包括语音生成、识别和翻译,语音分离和增强,说话人识别和日志,语音自监督学习,多通道处理,以及开源语音数据集等方向都做出过突出贡献。
李成刚
清华大学机械工程本硕学位。先后担任字节跳动今日头条网页搜索和 TikTok 视频搜索技术负责人,从0到1研发出了字节跳动的搜索系统,在ranking架构和算法、多语言和多模态相关性领域有较大的创新和突破,在中文搜索体验上做到了领先水平。
目前担任字节跳动豆包大语言模型预训练方向负责人,研究领域包括数据的清洗,合成,配比,关联学习与课程学习,训练算法与scaling capability等。
目前担任字节跳动豆包大语言模型预训练方向负责人,研究领域包括数据的清洗,合成,配比,关联学习与课程学习,训练算法与scaling capability等。
钟宛君
2023年毕业于“中山大学-微软亚洲研究院联合培养博士”项目并取得计算机科学博士学位,师从周明博士与印鉴、王甲海教授。读博期间曾获评2021 MSRA Fellowship,博士生国家奖学金与CVPR挑战赛冠军。
现为字节跳动豆包大语言模型研究团队研究员,专注大语言模型超级对齐与推理方向的研究,主导的大语言模型测评集合AGIEval被用于各大主流厂商大模型测评。
现为字节跳动豆包大语言模型研究团队研究员,专注大语言模型超级对齐与推理方向的研究,主导的大语言模型测评集合AGIEval被用于各大主流厂商大模型测评。
钟宛君
2023年毕业于“中山大学-微软亚洲研究院联合培养博士”项目并取得计算机科学博士学位,师从周明博士与印鉴、王甲海教授。读博期间曾获评2021 MSRA Fellowship,博士生国家奖学金与CVPR挑战赛冠军。
现为字节跳动豆包大语言模型研究团队研究员,专注大语言模型超级对齐与推理方向的研究,主导的大语言模型测评集合AGIEval被用于各大主流厂商大模型测评。
现为字节跳动豆包大语言模型研究团队研究员,专注大语言模型超级对齐与推理方向的研究,主导的大语言模型测评集合AGIEval被用于各大主流厂商大模型测评。
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项亮
2006 年毕业于中国科学技术大学自动化系。保送中国科学院自动化所并获得博士学位。研究方向为机器学习和推荐系统,2009 年曾参加 Netflix Prize 获得第二名,著有《推荐系统实践》一书。且于当年发起创建了 Resys China 推荐系统社区。
加入字节跳动后在 AILab 研究视频理解,之后担任推荐系统的负责人。2021 年起加入 AML,现为字节跳动 AML 和豆包大模型 Foundation 团队负责人,带领团队进行基础和前沿AI算法和工程技术探索,并把一系列AI产品快速产品化和商业化。
加入字节跳动后在 AILab 研究视频理解,之后担任推荐系统的负责人。2021 年起加入 AML,现为字节跳动 AML 和豆包大模型 Foundation 团队负责人,带领团队进行基础和前沿AI算法和工程技术探索,并把一系列AI产品快速产品化和商业化。
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王明轩
中国科学院计算技术研究所获博士学位。目前是字节跳动豆包大语言模型研究团队负责人。在机器翻译领域,发表顶级会议论文50多篇,并多次在WMT国际机器翻译评测比赛中拿到第一。
参与开源了 lightseq、mrasp 等多个项目,已经在行业内广泛使用。同时也长期担任 NeurIPS、ACL、EMNLP 等会议领域主席和赞助主席等。
参与开源了 lightseq、mrasp 等多个项目,已经在行业内广泛使用。同时也长期担任 NeurIPS、ACL、EMNLP 等会议领域主席和赞助主席等。
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严林
研究生毕业于中科院计算所,目前是字节跳动豆包大语言模型 Post-Training 团队负责人。
Post-Training 团队的工作内容包括指令微调(instruction tuning)、奖励模型(reward model)、RLHF、RLAIF 和自学习模型(self-learning model)。同时,我们正在大模型泛化性、可解释性和真实性等关键方向开展一系列前沿且有挑战的研究。
Post-Training 团队的工作内容包括指令微调(instruction tuning)、奖励模型(reward model)、RLHF、RLAIF 和自学习模型(self-learning model)。同时,我们正在大模型泛化性、可解释性和真实性等关键方向开展一系列前沿且有挑战的研究。
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王雨轩
俄亥俄州立大学获博士学位,专注于深度学习、语音技术等方向的研究和应用。领导了语音行业多个突破性工作,成果被广泛应用于学界和工业界。
目前担任字节跳动豆包大模型语音部门负责人,带领团队进行多模态生成和理解相关的基础研究和产品化工作。
目前担任字节跳动豆包大模型语音部门负责人,带领团队进行多模态生成和理解相关的基础研究和产品化工作。
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冯佳时
中国科技大学获学士学位,新加坡国立大学获博士学位。专注于计算机视觉、机器学习领域的相关研究及其在多媒体中的应用。
目前担任字节跳动豆包大模型视觉基础研究团队负责人,进行视觉和多模态基础模型、AIGC 和 3D 化身/物体重建与生成等方向的前沿研究,并将这些技术进行广泛落地。加入字节跳动之前,任新加坡国立大学 ECE 系助理教授,领导机器学习和计算机视觉研究实验室,指导或共同指导了近 20 名博士生。
目前担任字节跳动豆包大模型视觉基础研究团队负责人,进行视觉和多模态基础模型、AIGC 和 3D 化身/物体重建与生成等方向的前沿研究,并将这些技术进行广泛落地。加入字节跳动之前,任新加坡国立大学 ECE 系助理教授,领导机器学习和计算机视觉研究实验室,指导或共同指导了近 20 名博士生。
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田值
澳大利亚阿德莱德大学获计算机科学博士,师从沈春华教授。曾获得 2019 年 Google PhD Fellowship。
现任字节跳动豆包大模型视觉生成模型技术专家,专注于计算机视觉生成和理解算法。曾经在顶级会议和期刊上发表多篇高引论文。谷歌学术引用量11, 000+次。
现任字节跳动豆包大模型视觉生成模型技术专家,专注于计算机视觉生成和理解算法。曾经在顶级会议和期刊上发表多篇高引论文。谷歌学术引用量11, 000+次。
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陈卓
2017年于美国哥伦比亚大学获博士学位,而后在微软担任核心应用科学家。
目前担任字节跳动豆包大模型音频生成研究团队负责人。曾发表100多篇研究论文和专利,推进了多个语音任务的前沿发展,在包括语音生成、识别和翻译,语音分离和增强,说话人识别和日志,语音自监督学习,多通道处理,以及开源语音数据集等方向都做出过突出贡献。
目前担任字节跳动豆包大模型音频生成研究团队负责人。曾发表100多篇研究论文和专利,推进了多个语音任务的前沿发展,在包括语音生成、识别和翻译,语音分离和增强,说话人识别和日志,语音自监督学习,多通道处理,以及开源语音数据集等方向都做出过突出贡献。
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李成刚
清华大学机械工程本硕学位。先后担任字节跳动今日头条网页搜索和 TikTok 视频搜索技术负责人,从0到1研发出了字节跳动的搜索系统,在ranking架构和算法、多语言和多模态相关性领域有较大的创新和突破,在中文搜索体验上做到了领先水平。
目前担任字节跳动豆包大语言模型预训练方向负责人,研究领域包括数据的清洗,合成,配比,关联学习与课程学习,训练算法与scaling capability等。
目前担任字节跳动豆包大语言模型预训练方向负责人,研究领域包括数据的清洗,合成,配比,关联学习与课程学习,训练算法与scaling capability等。
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钟宛君
2023年毕业于“中山大学-微软亚洲研究院联合培养博士”项目并取得计算机科学博士学位,师从周明博士与印鉴、王甲海教授。读博期间曾获评2021 MSRA Fellowship,博士生国家奖学金与CVPR挑战赛冠军。
现为字节跳动豆包大语言模型研究团队研究员,专注大语言模型超级对齐与推理方向的研究,主导的大语言模型测评集合AGIEval被用于各大主流厂商大模型测评。
现为字节跳动豆包大语言模型研究团队研究员,专注大语言模型超级对齐与推理方向的研究,主导的大语言模型测评集合AGIEval被用于各大主流厂商大模型测评。
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项亮
2006 年毕业于中国科学技术大学自动化系。保送中国科学院自动化所并获得博士学位。研究方向为机器学习和推荐系统,2009 年曾参加 Netflix Prize 获得第二名,著有《推荐系统实践》一书。且于当年发起创建了 Resys China 推荐系统社区。
加入字节跳动后在 AILab 研究视频理解,之后担任推荐系统的负责人。2021 年起加入 AML,现为字节跳动 AML 和豆包大模型 Foundation 团队负责人,带领团队进行基础和前沿AI算法和工程技术探索,并把一系列AI产品快速产品化和商业化。
加入字节跳动后在 AILab 研究视频理解,之后担任推荐系统的负责人。2021 年起加入 AML,现为字节跳动 AML 和豆包大模型 Foundation 团队负责人,带领团队进行基础和前沿AI算法和工程技术探索,并把一系列AI产品快速产品化和商业化。
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王明轩
中国科学院计算技术研究所获博士学位。目前是字节跳动豆包大语言模型研究团队负责人。在机器翻译领域,发表顶级会议论文50多篇,并多次在WMT国际机器翻译评测比赛中拿到第一。
参与开源了 lightseq、mrasp 等多个项目,已经在行业内广泛使用。同时也长期担任 NeurIPS、ACL、EMNLP 等会议领域主席和赞助主席等。
参与开源了 lightseq、mrasp 等多个项目,已经在行业内广泛使用。同时也长期担任 NeurIPS、ACL、EMNLP 等会议领域主席和赞助主席等。
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严林
研究生毕业于中科院计算所,目前是字节跳动豆包大语言模型 Post-Training 团队负责人。
Post-Training 团队的工作内容包括指令微调(instruction tuning)、奖励模型(reward model)、RLHF、RLAIF 和自学习模型(self-learning model)。同时,我们正在大模型泛化性、可解释性和真实性等关键方向开展一系列前沿且有挑战的研究。
Post-Training 团队的工作内容包括指令微调(instruction tuning)、奖励模型(reward model)、RLHF、RLAIF 和自学习模型(self-learning model)。同时,我们正在大模型泛化性、可解释性和真实性等关键方向开展一系列前沿且有挑战的研究。
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王雨轩
俄亥俄州立大学获博士学位,专注于深度学习、语音技术等方向的研究和应用。领导了语音行业多个突破性工作,成果被广泛应用于学界和工业界。
目前担任字节跳动豆包大模型语音部门负责人,带领团队进行多模态生成和理解相关的基础研究和产品化工作。
目前担任字节跳动豆包大模型语音部门负责人,带领团队进行多模态生成和理解相关的基础研究和产品化工作。
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冯佳时
中国科技大学获学士学位,新加坡国立大学获博士学位。专注于计算机视觉、机器学习领域的相关研究及其在多媒体中的应用。
目前担任字节跳动豆包大模型视觉基础研究团队负责人,进行视觉和多模态基础模型、AIGC 和 3D 化身/物体重建与生成等方向的前沿研究,并将这些技术进行广泛落地。加入字节跳动之前,任新加坡国立大学 ECE 系助理教授,领导机器学习和计算机视觉研究实验室,指导或共同指导了近 20 名博士生。
目前担任字节跳动豆包大模型视觉基础研究团队负责人,进行视觉和多模态基础模型、AIGC 和 3D 化身/物体重建与生成等方向的前沿研究,并将这些技术进行广泛落地。加入字节跳动之前,任新加坡国立大学 ECE 系助理教授,领导机器学习和计算机视觉研究实验室,指导或共同指导了近 20 名博士生。
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田值
澳大利亚阿德莱德大学获计算机科学博士,师从沈春华教授。曾获得 2019 年 Google PhD Fellowship。
现任字节跳动豆包大模型视觉生成模型技术专家,专注于计算机视觉生成和理解算法。曾经在顶级会议和期刊上发表多篇高引论文。谷歌学术引用量11, 000+次。
现任字节跳动豆包大模型视觉生成模型技术专家,专注于计算机视觉生成和理解算法。曾经在顶级会议和期刊上发表多篇高引论文。谷歌学术引用量11, 000+次。
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陈卓
2017年于美国哥伦比亚大学获博士学位,而后在微软担任核心应用科学家。
目前担任字节跳动豆包大模型音频生成研究团队负责人。曾发表100多篇研究论文和专利,推进了多个语音任务的前沿发展,在包括语音生成、识别和翻译,语音分离和增强,说话人识别和日志,语音自监督学习,多通道处理,以及开源语音数据集等方向都做出过突出贡献。
目前担任字节跳动豆包大模型音频生成研究团队负责人。曾发表100多篇研究论文和专利,推进了多个语音任务的前沿发展,在包括语音生成、识别和翻译,语音分离和增强,说话人识别和日志,语音自监督学习,多通道处理,以及开源语音数据集等方向都做出过突出贡献。
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李成刚
清华大学机械工程本硕学位。先后担任字节跳动今日头条网页搜索和 TikTok 视频搜索技术负责人,从0到1研发出了字节跳动的搜索系统,在ranking架构和算法、多语言和多模态相关性领域有较大的创新和突破,在中文搜索体验上做到了领先水平。
目前担任字节跳动豆包大语言模型预训练方向负责人,研究领域包括数据的清洗,合成,配比,关联学习与课程学习,训练算法与scaling capability等。
目前担任字节跳动豆包大语言模型预训练方向负责人,研究领域包括数据的清洗,合成,配比,关联学习与课程学习,训练算法与scaling capability等。
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钟宛君
2023年毕业于“中山大学-微软亚洲研究院联合培养博士”项目并取得计算机科学博士学位,师从周明博士与印鉴、王甲海教授。读博期间曾获评2021 MSRA Fellowship,博士生国家奖学金与CVPR挑战赛冠军。
现为字节跳动豆包大语言模型研究团队研究员,专注大语言模型超级对齐与推理方向的研究,主导的大语言模型测评集合AGIEval被用于各大主流厂商大模型测评。
现为字节跳动豆包大语言模型研究团队研究员,专注大语言模型超级对齐与推理方向的研究,主导的大语言模型测评集合AGIEval被用于各大主流厂商大模型测评。
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*04
个人成长与回报
丰富的研究和落地资源,助你取得突破性成果
/ 充足的算力与数据资源支持,敏捷的上下游合作,让你专注技术研究
/ 丰富的技术落地场景,让数亿用户体验你的研究成果
/ 对齐关键问题,给足探索空间,不为短期指标牺牲长期愿景
/ 公司重视大模型投入,内部决策敏捷高效,推动有价值的想法快速落地
充分授权年轻人,高度关注你的成长
极具竞争力的薪酬与回报
丰富的研究和落地资源,助你取得突破性成果
/ 充足的算力与数据资源支持,敏捷的上下游合作,让你专注技术研究
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/ 对齐关键问题,给足探索空间,不为短期指标牺牲长期愿景
/ 公司重视大模型投入,内部决策敏捷高效,推动有价值的想法快速落地
充分授权年轻人,高度关注你的成长
/ 充分授权、信任年轻人,能直接主导关键项目的研究推进
/ 大牛导师帮你识别领域内最重要的高价值研究课题
/ 实习同学直接由导师面试,一年以上的长期培养,让你自由探索,也陪你深度投入课题
/ 高质量的内外部交流分享,和行业专家探讨业界研究趋势
极具竞争力的薪酬与回报
/ 为最顶尖的人才提供行业 Top 薪酬与回报
/ 激励区分度高,让更多优秀的人得到认可
/ 什么时候加入都不晚,与公司共同成长
*06
Top Seed - 答疑专区
应届生招聘
实习生招聘
QTop Seed 人才计划与筋斗云人才计划有何不同?
A
两个人才计划均面向2025届博士同学,研究方向有所不同。如果你有志于投身机器学习、人工智能、大模型、计算机视觉、音视频生成等领域,请选择 Top Seed 人才计划。如果你有志于投身AI应用、搜索、推荐、广告、Al for Science、Al Safety、机器人、隐私与安全、硬件、视频架构、工程架构等领域,请选择筋斗云人才计划。
Q两个人才计划的投递机制是怎样的?
A
Top Seed 人才计划中,每人有1次投递机会;筋斗云人才计划中,每人有2次投递机会。两个人才计划投递机会独立,我们会优先处理先投递的岗位。同时,投递两个人才计划,不影响2025校园招聘正常投递,欢迎优秀的你加入!
Q如果我是25届候选人,已拿到其他团队实习Offer,还可以投递 Top Seed 人才计划的岗位吗?
A
一个候选人只能在一个岗位流程当中。如遇特殊情况,请联系当前岗位招聘HR具体处理。
如果以上回答未能解答你的问题,或者还有更多想了解的信息,欢迎通过topseed@bytedance.com邮件与我们联系。