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1、结合大模型（LLM）能力，探索并实现AI驱动的新一代数据开发治理平台（包括数据开发、数据运维、数据治理等）； 2、负责相关OpenAPI&CLI、Skill/Agent的设计、开发及性能优化，推动大数据平台朝AI-ready&AI-Native方向演进； 3、设计并优化高并发、高可用的全球化多机房数据平台架构，涉及多任务类型开发、大规模任务调度、多机房任务智能运维、超大规模数据治理等，支持大规模数据开发用户的使用场景； 4、推动多机房架构优化，提升系统的稳定性、可扩展性和易维护性； 5、关注业界大数据开发工具和AI赋能技术的最新进展，推动相关技术在团队内的落地与实践。
The AI Data and Safety team plays a critical role in advancing Seed's foundational models, AI products across modalities, and improving AI-native applications built on the Seed model series. We work across the data lifecycle, from defining evaluation approaches, translating user feedback and benchmark outcomes into data requests, to building scalable processes that improve data quality and support rapid model iteration. Our team combines technical and operational capabilities, bringing together multidisciplinary and multilingual talent across product management, data engineering, and data operations. Our work is driven by people who think deeply about model behavior, move quickly to solve complex problems, and bring first-hand experience as both builders and users of models and agents. In close partnership with internal researchers, industry experts, and leading data vendors, we tackle challenging data problems at the frontier of AI development, helping improve both model performance and user experience. As more large AI models are being developed, high-quality data has become the core fuel driving the leap in model capabilities. Our team – AI Data & Safety – Data Annotation and Evaluation Operations – is the builder and operator of this critical link. Our value lies in transforming the "intelligence" scattered across individual experience and organizational knowledge into "data" that models can understand and learn from by establishing a scientific and efficient data production and operation system. This directly drives the iteration of model capabilities and the implementation of various AI applications. We serve not only as key infrastructure supporting ByteDance’s AI strategy, but also as the core bridge connecting human wisdom and machine intelligence. Our specific responsibilities include providing data training, model evaluation, model operation, and user growth for ByteDance’s large model business, driving continuous improvement and application of model capabilities. As an Analyst, you will have the opportunity to engage in impactful projects that provide you with plenty of professional, real-world experience in the AI industry. You will gain practical skills through on-the-job learning in a fast-paced work environment and have opportunities to solidify your foothold in the fast-growing AI space. Applications will be reviewed on a rolling basis - we encourage you to apply early. Your Role Will Involve: 1. Project Management: Lead and manage data annotation, evaluation, and/or user growth projects for various AI product modalities (LLM, VLM, Speech or Video) across multiple General, STEM, or non-STEM academic topics. Ensure that timelines, quality standards, and objectives are met appropriately with meticulous planning. Track project progress, identify risks, and implement corrective actions as necessary to keep projects on course. Build and maintain strong relationships with product managers, researchers, data annotators, and other cross-functional team members. Communicate project updates, address concerns, and align expectations to ensure successful project outcomes. Engage with external vendors and experts per project demands and scale project productivity. 2. Workflow Design and Management: Design, manage, and optimize workflows for each project you own, including training design, data annotation or QA processes, and performance tracking to meet project needs. Proactively plan and perform quality and productivity improvements to enhance operational processes. Develop and maintain technical guidelines and casebooks to support consistent, high-quality data production. Collaborate closely with product managers, project leaders, cross-functional teams and external collaborators to ensure alignment on quality metrics and project expectations. 3. Data Checking and Analysis: Design and implement robust data analysis strategies to evaluate training and evaluation datasets. Ensure the mathematical accuracy and statistical validity of all project data. This includes designing and implementing robust data checking protocols, performing deep-dive analysis to identify trends and anomalies, and translating quantitative findings into actionable insights for model improvement in reports. You will collaborate with data annotators, researchers, and product managers to define quality benchmarks and ensure data-driven decision-making throughout the project lifecycle. 4. Continuous Learning: Regularly follow the progress of competitor large models and related cutting-edge technologies, continuously explore efficient data production methods such as automated data scraping, model evaluation, and Agentic/Code-based data synthesis, and become an expert in one or more content verticals (such as Pre-training, Math or MultiModal Machine Learning). Foster a collaborative environment, sharing new learnings and best practices for knowledge transfer within the team.
1、负责CapCut AIGC场景下的内容安全策略与产品设计，保障全球用户创作生态的合规性与安全性； 2、联合QA、政策团队一同持续优化模型上线评测机制，覆盖文本、图像、视频等多模态生成能力； 3、联合算法、政策、Legal等团队，定义高风险场景（如Deepfake、版权/IP、滥用内容等）的识别标准与评估口径； 4、构建标准化测试集与评测体系，包括风险覆盖率、误伤率、漏放率等核心指标，并推动数据驱动的模型优化； 5、推动安全策略在不同功能的落地，支持业务快速上线与全球扩展。
1、负责综合到店服务行业类目的运营：包含休闲娱乐、亲子游玩、丽人医美等行业类目，输出沉淀行业策略和玩法，协同前端业务实现行业GMV的健康增长； 2、识别行业增长机会点输出解决方案，内外部视角洞察行业的品类发展趋势，牵头产品、规则、市场等垂直团队建立解决方案，并组织落地拿回结果； 3、协同业务，阶段性打造各类玩法、头部客户标杆案例，并沉淀经验方法进行快速复制。
1、负责生活服务KA资源运营工作，通过资源策略探索、设计、落地，在保障业务目标达成的同时，提升整体资金效益； 2、建立并完善适配各阶段的资源管控和提效体系，根据业务策略敏捷支持资源的分配和追加，保持独立客观，在合规框架下做好底线约束，在品类、交易渠道等维度上持续探索更优的资源使用方法，助力业务目标达成； 3、整合资源管理工具，线上化包括预算制定、立项评估、执行跟踪、结项复盘等资源管理过程; 4、负责综合线下零售行业类目的运营：包含商超、百货、汽车及车后市场等行业类目，输出沉淀行业策略和玩法，协同前端业务实现行业GMV的健康增长。
1、负责穿山甲端到端（End-to-End）推荐架构的设计与落地。打破传统“召回-粗排-精排”多阶段拼接的系统瓶颈，探索统一的表征与对齐方案，完成端到端推荐模型对传统漏斗架构的全面升级与替换； 2、负责广告场景下的超大规模推荐模型（LRM），探索CTR/CVR基础⼤模型的多维度Scaling Law，包括⼴告模型的全域超⻓序列建模、模型参数量/计算量/样本量的全面Scaling Up，以及LLM/多模态⼤模型前沿技术与⼴告⼤模型的结合和应⽤，推进广告业务模型的范式升级； 3、设计并探索Scale上限更高、变现ROI更好的新型网络结构；紧跟行业前沿科研，应对千亿参数与海量并发带来的系统级挑战，联合工程团队优化大模型的训练吞吐与在线推理的算力利用率，持续突破变现效率天花板； 4、探索事件序列驱动的生成式推荐范式，将大语言模型（LLM）、多模态理解、强化学习与系统优化深度融合，完成生成式模型对传统推荐模型的替换落地。
1、负责豆包办公与生产力方向的Agent技术研发，包括通用复杂任务的通用Agent架构、Office工具相关的Agent解决方案等，设计Multi-Agent框架、复杂上下文管理、长任务Harness构建等； 2、探索Agent方向的创新方法与技术，提出更先进的Agent范式，引领行业技术发展； 3、设计并实现易用高效的Agent开发周边套件工具，提升开发效率，降低使用Agent技术的门槛，保障交付质量。
1、负责抖音基础产品核心容器的设计，主导AI Feature在个人页、侧边栏等全局容器的应用层落地，将AI能力融入用户流程； 2、负责AI Feature从场景洞察、需求分析、产品设计到上线追踪的完整生命周期，对关键数据指标负责； 3、与研发、算法、设计等团队紧密协作，推动AI产品方案高质量落地。
1、负责穿山甲网络服务、电商多行业产品运营，制定运营策略并落地，承接团队与客户业务指标； 2、挖掘行业增长潜力，联动客户探索业务创新；挖掘产品优化机会，推动版本迭代与功能升级； 3、通过客户及市场分析、行业洞察，输出运营策略并跟进落地执行； 4、持续跟踪行业与客户动态，为业务决策提供专业判断与支撑。
1、负责抖音投稿业务及独立端随变业务推荐页生态策略的迭代，聚焦提升用户创作表达意愿，降低用户投稿门槛，优化投稿后体验反馈； 2、优化用户投稿全生命周期体验，提升投稿前感知，投稿中转换效率以及投稿后的用户体验，挖掘更多玩法，结合用户投稿动机，优化跟拍链路效率与体验，分析投稿感知、投稿素材与投稿增长的关系，提升投稿规模； 3、策略迭代优化：通过数据分析洞察推荐策略中的问题，推动迭代与优化，确保投稿推荐目标的达成； 4、资源协调与执行：高效执行，协调各方资源并帮助团队整体完成目标，在跨部门协作中保障策略落地。
1、根据抖音搜索广告产品发展的目标，通过DCG、SBS等评估方法，不断优化抖音搜索广告策略，提高搜索流量和内容质量； 2、对评测交付过程和结果有把控，能够协同标准、策略、质量管控等资源，做好交付指标拆解及监控分析，保障业务核心指标100%交付； 3、对业务交付有判断，能够敏捷洞察把控交付问题，通过工具、模型应用等方式实现业务流程优化、提升交付效率和交付质量。
1、理解并分析不同国家和地区的物流服务，基于不同地区的实际情况，负责整体规划和设计物流服务方案；包括服务方案的定义、预计送达时间（EDT）的预测与展示、运费策略等，以支持不同区域服务方案的应用和扩展； 2、理解并分析不同国家、不同类型商家的发货流程，能够基于各个国家的ISV生态和商家使用习惯，设计适配服务特性的商家端发货流程和开放平台系统对接方案； 3、与业务、运营和数据团队紧密合作，共同探索卖家和消费者的痛点，并负责消费者和商家体验以及发货成本； 4、与工程和算法团队合作推进项目，并确保项目的启动和实现目标； 5、不断追求产品优化和创新，并为全球电子商务系统建立通用产品能力。
1、负责XR头戴的Runtime及VR/MR相关的软件质量保障工作； 2、负责该方向的质量保障框架制定、质量效能建设，提高团队交付效率和质量； 3、对关键VR/MR功能负责测试方案、用例规划，测试数据整理和报告； 4、在自动化框架上进行用例开发，维护流水线，提升自动化测试水平。
1、负责互联芯片的SoC集成验证工作，按照流程质量要求完成验证计划的制定和执行； 2、负责SoC级别的测试点分解和用例设计、可重用验证环境搭建、测试用例执行、问题单记录和分析、覆盖率收集与分析； 3、负责各类XPU与周边IP的集成验证，完成XPU相关验证软件的开发和加载，验证XPU与周边IP的配合业务流程； 4、负责验证环境的维护，完成问题回归和覆盖率收敛，编写验证报告； 5、协助设计人员进行Debug和性能分析，支持软硬件协同验证。
1、负责Agent自进化平台能力建设，基于已具备的Trace采集能力，设计并实现「评测→归因→分析→优化→再评测」的通用自动迭代循环，使多个业务线能基于自身Trace数据实现Agent的持续自进化，而非仅输出优化建议； 2、建设通用化Agent评测与归因分析引擎，从海量执行Trace中自动识别退化模式、能力短板与优化机会点，并直接驱动优化执行（Prompt自动改写、工具配置调整、记忆策略更新等），执行后自动触发再评测验证优化效果，形成持续迭代循环； 3、探索并沉淀自进化方法论，通过评测归因、对比学习、记忆检索、自动优化等手段实现Agent行为的系统化自动调优，使优化能力从单业务定制走向跨业务通用； 4、与评测平台、Trace分析平台产品团队紧密协作，将上述闭环能力产品化，降低业务接入成本，提升自进化方法的通用性与可迁移性。
1、整体负责公司层面制度、流程管理机制的顶层设计和落地；定义机制运行标准，监督整体运行情况，识别缺陷并持续迭代优化； 2、通过跨部门协同推动问题解决，提供有效、可行的解决方案并落地见效； 3、负责多线程过程管理，有效监督多项目推进，保障交付节奏与交付质量； 4、研究行业趋势，引入优质外部实践，推动新技术、新思路在公司内部的应用与拓展； 5、处理管理层问题反馈及日常运营工作。
1、从权责分配、管理目标和决策标准切入，研究管理机制运作的健康度；定义健康度的监控方法，设计监控手段； 2、研究行业趋势，引入好的外部实践，持续推动新技术、新思路在公司内部的应用，提升公司整体管理水平； 3、多线程项目管理工作，包括立意、过程管控、策略调整、和结果验收；有效监督多项目的推进，保证交付节奏和交付质量； 4、跨部门协同推动管理问题的解决，紧密利用数据、系统、AI工具等，保证方案落地有效果； 5、处理管理层日常反馈。
1、负责字节跳动商业变现合约广告的后台研发，主导平台架构设计与实施，完成高可用广告系统搭建； 2、负责系统技术方案设计、核心代码开发与调优，开展重点难点技术攻坚，解决系统瓶颈问题； 3、千亿级广告基础数据服务研发，分析百亿级市场营销数据，沉淀计算广告经验并探索品牌广告创新玩法； 4、在研发流程中运用AI/Agent提升需求分析、方案设计、编码开发等全环节效率与质量，推动工程生产力提升；结合业务发展需要，进行AI-Friendly的系统架构设计与演进，支持高效人机协同研发模式； 5、与产品、设计、数据、测试等角色高效协作，借助AI工具和Agent能力推动跨职能问题解决与业务价值交付。
1、负责字节跳动商业变现合约广告的后台研发，主导平台架构设计与实施，完成高可用广告系统搭建； 2、负责系统技术方案设计、核心代码开发与调优，开展重点难点技术攻坚，解决系统瓶颈问题； 3、千亿级广告基础数据服务研发，分析百亿级市场营销数据，沉淀计算广告经验并探索品牌广告创新玩法； 4、在研发流程中运用AI/Agent提升需求分析、方案设计、编码开发等全环节效率与质量，推动工程生产力提升；结合业务发展需要，进行AI-Friendly的系统架构设计与演进，支持高效人机协同研发模式； 5、与产品、设计、数据、测试等角色高效协作，借助AI工具和Agent能力推动跨职能问题解决与业务价值交付。
1、负责AI Coding产品的核心模型能力建设，包括代码生成、代码补全、代码理解等场景的模型集成与工程优化； 2、设计并实现基于LLM的Agentic Coding系统，探索Multi-Agent协作在复杂软件工程任务中的应用； 3、与算法、数据、评测团队紧密协作，建立"模型训练→线上部署→用户反馈→数据回流"的迭代闭环，持续提升产品效果； 4、跟踪AI Coding领域前沿进展（如长上下文工程等），快速验证并落地到产品中。
1、负责抖音生活服务&电商交易链路AI探索，从AI技术视角切入，在团购及商品逛买链路通过AI内容、导购智能体等方式渗透呈现；深入研究消费者AI应用趋势，将AI技术能力转化为线上应用； 2、制定契合产品定位的智能体度量体系，把控AI生成的边界与效果，对模型表现形成清晰结构化认知；确保度量体系可用于评测表现、归因分析及效果约束； 3、从生成式模型技术视角出发，孵化可复用、可规模化的AI能力，包括但不限于Agent规划能力、Skill、知识库底座，对AI生成内容或智能体的质量与效果负责；具备长期技术沉淀意识，在规模化落地中实现业务收益与中台影响力提升； 4、协调技术、算法、产品、运营、内容等多方资源，搭建跨部门协作机制，推动AI产品的功能开发与迭代；把控项目规模化落地进度，及时解决AI孵化落地过程中的资源冲突与算法难题，达成AB实验收益。
1、负责建立质量保证流程，优化与改进软件测试过程，指导、跟踪、控制项目测试过程，确保项目测试符合流程与规范； 2、负责解决测试过程中的复杂技术问题与风险，挖掘工作效率提升点，开发适配工作需求的测试工具； 3、负责洞察业界测试技术发展动态，引入新技术提升测试体系关键能力，提高软件测试效率。
1、负责电商方向商家研究工作，结合对业务现状的理解，能有效结合研究输出具有较强落地性的研究报告、推动业务落地； 2、深入理解交易业务现状，能有效利用定性/定量调研、业务客观数据分析、市场数据及创新的研究方法，能明确发现业务侧需要关注的问题以及后续发展方向的机会； 3、熟悉对接的业务领域，关注行业和业务动态，能够输出对业务有价值的洞察。
1、与销售团队和客户紧密沟通，识别并制定出符合客户需求的HR数字化和AI解决方案； 2、有效地向客户传达解决方案和产品价值，以帮助销售团队实现快速关单； 3、基于客户场景需求，结合飞书People和飞书AI能力，探索和落地HR AI创新方案； 4、内部赋能，基于行业及产品的理解，持续性学习和输出，不断提升团队整体能力； 5、与产品研发团队、客户成功团队紧密配合，形成前后端信息互通、知识共享机制。
1、负责巨量引擎工作台商品库的产品规划与底层基建，基于多样化的广告主实际生意场景，持续完善泛商品管理结构，打造高效的资产管理链路； 2、围绕商品生命周期与广告主营销诉求，结合平台流量机制，设计基于商品的管理提效与效果优化工具，持续帮助客户提升投放ROI与整体收益； 3、从0到1推进商品库的智能化方向建设，探索并落地基于商品画像的智能创编、选品、投放诊断等AI应用场景，推动平台能力的智能化升级； 4、协同业务、算法、研发及运营等横纵向团队，推动复杂产品方案的规模化落地，赋能不同类型客户，切实提升平台整体管理效率与投放效果。
1、主导房产业务AI战略升级，统筹AI营销、AIGC内容、AI智能销售全场景产品设计与落地运营，用AI重塑房产行业服务模式； 2、搭建大模型应用标准与效果评估体系，持续迭代AI核心能力，驱动业务提效增收； 3、联动算法、研发、业务多团队协同攻坚，推进AI场景规模化落地，保障项目高质量交付。
1、负责飞书南区客户，负责综合性集团研究分析，整合内外部资源，打造行业整体竞争力，提供高质量的解决方案产出； 2、提供面向行业的专业咨询能力，具备高层对话能力，提供行业一体化解决方案，具备运营行业客户的成功经验； 3、负责客户需求对接并参与产品团队的深度沟通，为大客户侧的解决方案匹配及顺利落地负责； 4、基于行业标杆客户场景，产出可复制的客户成功案例和行业最佳实践，关注战略客户的成功交付上线和持续服务； 5、充分利用飞书AI产品能力，持续探索飞书AI在相应行业的领先的解决方案。
About the Team Join ByteDance’s AI Agent Memory Infrastructure team, where we build the core memory systems that power next-generation intelligent agents. Our focus is on creating a unified platform for long-term, conversational, and task-oriented memory, enabling more personalized and context-aware AI experiences. We design and operate large-scale, low-latency, and highly reliable memory infrastructure, covering the full lifecycle from storage and retrieval to updating and optimization. Working at the intersection of LLMs, data systems, and context engineering, we tackle challenges in memory representation, retrieval, and multimodal fusion. Partnering closely with model and product teams, we turn advanced research into scalable production systems that support a wide range of AI-driven applications. Responsibilities - Design, build, and evolve the next-generation memory infrastructure for AI agents, developing a unified platform that supports long-term memory, conversational memory, and task-oriented memory. - Architect and optimize memory system pipelines for large-scale, low-latency, and high-availability environments, including data ingestion, storage, indexing, retrieval, updating, compression, and forgetting mechanisms to support real-time inference and personalized interactions. - Explore key challenges at the intersection of large language models, context engineering, and data management, including memory representation, retrieval and ranking, conflict resolution, summarization and fusion, and memory lifecycle management. - Design unified memory models and processing workflows for multimodal data (text, image, audio, behavioral signals), enhancing agents’ long-term consistency, personalization, and task completion in complex scenarios. - Collaborate closely with model, application, and platform teams to productionize memory capabilities, and continuously optimize system performance across quality, latency, cost, reliability, and safety. - Stay up-to-date with cutting-edge advancements and contribute to the long-term technical roadmap of AI agent memory systems, driving innovation and capability evolution.
1、主导AI模型（机器学习、深度学习、NLP、计算机视觉等）在经营平台实际业务场景的落地应用，结合业务痛点与需求，设计可落地、高价值的AI应用方案，并全程推进方案实施，确保技术贴合业务实际； 2、主导AI应用需求及项目全生命周期，涵盖需求调研、方案论证、模型选型、开发调试、部署上线及后期迭代优化，对项目进度、质量和效果负责，确保需求及项目按时按质交付；与产品、算法、测试等跨职能团队紧密协作，精准梳理业务痛点，推动AI技术与业务场景深度融合，挖掘AI应用的潜在价值，助力提升产品核心竞争力与业务运转效率； 3、支持AI应用相关技术框架及文档的规范化编写与更新，包括通用技术框架、方案文档、开发文档、测试文档、用户手册等，确保技术框架可复用、文档完整、清晰、规范，支撑项目交接与后续维护； 4、持续关注AI领域前沿技术（如大模型应用、Prompt Engineering等），结合经营平台业务实际开展技术探索与落地尝试，不断优化AI应用效果，推动技术创新与业务赋能。
团队介绍：剪映研发团队，主要支持剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、小云雀、Pippit等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，并孵化了多款AIGC明星产品，相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起打造全球最受用户欢迎的影像创作和GenAI产品。 1、负责剪映底层特效SDK与渲染引擎的研发，建设基于渲染引擎能力的AI Agent工具链，探索AI驱动的视频特效生产与消费体验； 2、负责特效SDK架构设计与维护，保障多端渲染一致性与可扩展性；持续优化渲染性能与用户体验，解决复杂渲染瓶颈；设计并实现调色、人像美化、转场等基础特效能力； 3、基于特效SDK与渲染引擎能力，设计并建设Agent可调用的Skill体系，将渲染能力封装为标准化的AI可调用接口；研发面向视频特效场景的Agent，实现从意图到特效参数、渲染流程的自动映射与执行；建设配套CLI工具，为Agent调用、开发者调试、特效流水线自动化提供统一的命令行入口；Skill/Agent/CLI与特效SDK、渲染引擎深度耦合，需在引擎层设计适配Agent调用的能力接口； 4、探索Code2Video（代码驱动视频生成）等前沿方向在特效SDK中的落地；探索面向C端的AI驱动特效玩法，将Agent能力包装为可直接消费的视频效果。
