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        "responsibilities": "ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：GenAI团队专注于开发跨模态生成式AI前沿技术（涵盖文本、图像、视频、落地页等），为广告主、代理商和创作者打造行业领先的创意提效及投放提效解决方案。我们致力于通过生成式AI技术实现创意工作流自动化，全面提升客户商业收益。团队立志引领广告科技与创意产业的生成式AI变革，为全球客户、创作者及整个生态体系赋能并创造价值。\n\n1、探索将LLM和Agent等GenAI技术在广告领域落地，构建业界领先的Agent产品，在广告助手、电商导购、线索留资等关键领域通用的Agent大幅提升广告效率、效果；\n2、后训练优化：应用和创新后训练方法，如微调、强化学习变体或数据增强，以提升推理能力，提升模型在问答、推理、工具使用等能力的表现；\n3、深度应用LLM相关技术栈：多模态RAG、Reasoning RL、Reward System、Agent产品构建和评估，为用户提供智能交互产品体验。",
        "requirements_text": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业优先；\n2、后训练专业经验：对LLM/MLLM相关后训练技术，包括微调、RL有实践或创新优化相关经验；\n3、Agent领域经验：对长上下文、Agent Memory、多轮工具使用、Agent垂直场景问答、Tool Use、Browser Use、Deep Research等领域有深度实践和理解；\n4、系统评估：对LLM/Agent相关Reward/Eval System有实践和理解；\n5、对基模智能边界提升、多模态RAG、强化学习、Agent等前沿技术有持续跟踪和理解。",
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    "fulltext": "Ads Agent实习生-GenAI\n职位描述\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：GenAI团队专注于开发跨模态生成式AI前沿技术（涵盖文本、图像、视频、落地页等），为广告主、代理商和创作者打造行业领先的创意提效及投放提效解决方案。我们致力于通过生成式AI技术实现创意工作流自动化，全面提升客户商业收益。团队立志引领广告科技与创意产业的生成式AI变革，为全球客户、创作者及整个生态体系赋能并创造价值。\n\n1、探索将LLM和Agent等GenAI技术在广告领域落地，构建业界领先的Agent产品，在广告助手、电商导购、线索留资等关键领域通用的Agent大幅提升广告效率、效果；\n2、后训练优化：应用和创新后训练方法，如微调、强化学习变体或数据增强，以提升推理能力，提升模型在问答、推理、工具使用等能力的表现；\n3、深度应用LLM相关技术栈：多模态RAG、Reasoning RL、Reward System、Agent产品构建和评估，为用户提供智能交互产品体验。\n\n职位要求\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业优先；\n2、后训练专业经验：对LLM/MLLM相关后训练技术，包括微调、RL有实践或创新优化相关经验；\n3、Agent领域经验：对长上下文、Agent Memory、多轮工具使用、Agent垂直场景问答、Tool Use、Browser Use、Deep Research等领域有深度实践和理解；\n4、系统评估：对LLM/Agent相关Reward/Eval System有实践和理解；\n5、对基模智能边界提升、多模态RAG、强化学习、Agent等前沿技术有持续跟踪和理解。\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：GenAI团队专注于开发跨模态生成式AI前沿技术（涵盖文本、图像、视频、落地页等），为广告主、代理商和创作者打造行业领先的创意提效及投放提效解决方案。我们致力于通过生成式AI技术实现创意工作流自动化，全面提升客户商业收益。团队立志引领广告科技与创意产业的生成式AI变革，为全球客户、创作者及整个生态体系赋能并创造价值。\n\n1、探索将LLM和Agent等GenAI技术在广告领域落地，构建业界领先的Agent产品，在广告助手、电商导购、线索留资等关键领域通用的Agent大幅提升广告效率、效果；\n2、后训练优化：应用和创新后训练方法，如微调、强化学习变体或数据增强，以提升推理能力，提升模型在问答、推理、工具使用等能力的表现；\n3、深度应用LLM相关技术栈：多模态RAG、Reasoning RL、Reward System、Agent产品构建和评估，为用户提供智能交互产品体验。\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业优先；\n2、后训练专业经验：对LLM/MLLM相关后训练技术，包括微调、RL有实践或创新优化相关经验；\n3、Agent领域经验：对长上下文、Agent Memory、多轮工具使用、Agent垂直场景问答、Tool Use、Browser Use、Deep Research等领域有深度实践和理解；\n4、系统评估：对LLM/Agent相关Reward/Eval System有实践和理解；\n5、对基模智能边界提升、多模态RAG、强化学习、Agent等前沿技术有持续跟踪和理解。",
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