主分类：Agent系统开发
辅助：AI训练推理与计算优化（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "AI Agent算法实习生-国际电商",
"job_level": "实习",AI生成
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"job_category": "算法"AI生成
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"degree": "2027届本科及以上学历在读",
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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：国际电商是以TikTok为载体的电商业务（也称为TikTok Shop），致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下，国际电商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，致力于新奇好物畅销全球，美好生活触手可得的使命。\nData-电商团队是国际电商的核心算法技术力量，专注于电商领域的算法创新，帮助用户高效发现感兴趣的商品，保障用户的购物安全，提升交易各环节的智能化水平。在这里，你将与一流的产品和技术团队合作、钻研，一起应对技术和业务上的挑战，推动技术在电商场景的深度落地。\n\n1、参与构建电商Agent核心大脑及多智能体系统研发：探索主流Agent框架，如LangGraph、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等，构建稳定可靠的Agent基座，重点提升任务的自动规划与调度、Tool调用、多模态交互及深度研究能力；参与多智能体工具、模型、引擎、平台的研发，提升其在电商场景自动规划、泛化决策、多模态交互能力，以Agent的形式突破现有方法和模型无法解决的问题，识别模型能力缺陷，从应用探索反哺基础模型迭代；\n2、打造电商场景Skills工具集：基于电商业务系统，构建和优化一系列高性能、可复用的Skills；这包括利用小尺寸模型打造支撑高QPS场景的基础模型工具集，也包括将复杂的业务SOP（标准作业程序）封装为稳定可调用的治理Agent（如审核、RCA、立规Agent）；\n3、参与优化Agentic RL：基于主流agent框架，并结合Post-training技术（SFT/RLHF）与强化学习（PPO/GRPO）对模型进行持续优化，建立电商大模型的Agentic RL训练体系，提升模型在复杂问题上的准确率与动态反思能力；\n4、参与探索Agent自动化与自进化：结合Auto-Workflow与多智能体系统（MAS），一方面支持工作流的自动生成与优化，另一方面探索基于Agentic RAG和Memory机制的自进化（Self-Evolution）闭环，让Agent能够从真实交互数据中学习，持续提升其决策与执行能力；\n5、你将与团队一起，深入研究和挖掘多智能体在电商内容生态、商家/达人服务、用户体验、搜索推荐等领域的创新应用场景，用技术驱动业务的变革与想象。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程专业优先；\n2、具备扎实的代码功底、数据结构和基础算法功底，熟悉NLP、CV、多模态中的1-2个领域，熟悉大模型训练、RL算法者优先；\n3、优秀的分析和解决问题的能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题；\n4、具备良好的团队合作精神，较强的沟通能力，一起探索和推进新技术落地；\n5、熟悉至少一种主流Agent框架，如LangGraph、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等；\n6、有大模型落地、Agent项目等经验者优先。",
"skills": [AI生成
"数据结构",
"模型训练",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程专业优先；2、具备扎实的代码功底、数据结构和基础算法功底，熟悉NLP、CV、多模态中的1-2个领域，熟悉大模型训练、RL算法者优先；6、有大模型落地、Agent项目等经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI Agent算法实习生-国际电商\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：国际电商是以TikTok为载体的电商业务（也称为TikTok Shop），致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下，国际电商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，致力于新奇好物畅销全球，美好生活触手可得的使命。\nData-电商团队是国际电商的核心算法技术力量，专注于电商领域的算法创新，帮助用户高效发现感兴趣的商品，保障用户的购物安全，提升交易各环节的智能化水平。在这里，你将与一流的产品和技术团队合作、钻研，一起应对技术和业务上的挑战，推动技术在电商场景的深度落地。\n\n1、参与构建电商Agent核心大脑及多智能体系统研发：探索主流Agent框架，如LangGraph、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等，构建稳定可靠的Agent基座，重点提升任务的自动规划与调度、Tool调用、多模态交互及深度研究能力；参与多智能体工具、模型、引擎、平台的研发，提升其在电商场景自动规划、泛化决策、多模态交互能力，以Agent的形式突破现有方法和模型无法解决的问题，识别模型能力缺陷，从应用探索反哺基础模型迭代；\n2、打造电商场景Skills工具集：基于电商业务系统，构建和优化一系列高性能、可复用的Skills；这包括利用小尺寸模型打造支撑高QPS场景的基础模型工具集，也包括将复杂的业务SOP（标准作业程序）封装为稳定可调用的治理Agent（如审核、RCA、立规Agent）；\n3、参与优化Agentic RL：基于主流agent框架，并结合Post-training技术（SFT/RLHF）与强化学习（PPO/GRPO）对模型进行持续优化，建立电商大模型的Agentic RL训练体系，提升模型在复杂问题上的准确率与动态反思能力；\n4、参与探索Agent自动化与自进化：结合Auto-Workflow与多智能体系统（MAS），一方面支持工作流的自动生成与优化，另一方面探索基于Agentic RAG和Memory机制的自进化（Self-Evolution）闭环，让Agent能够从真实交互数据中学习，持续提升其决策与执行能力；\n5、你将与团队一起，深入研究和挖掘多智能体在电商内容生态、商家/达人服务、用户体验、搜索推荐等领域的创新应用场景，用技术驱动业务的变革与想象。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程专业优先；\n2、具备扎实的代码功底、数据结构和基础算法功底，熟悉NLP、CV、多模态中的1-2个领域，熟悉大模型训练、RL算法者优先；\n3、优秀的分析和解决问题的能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题；\n4、具备良好的团队合作精神，较强的沟通能力，一起探索和推进新技术落地；\n5、熟悉至少一种主流Agent框架，如LangGraph、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等；\n6、有大模型落地、Agent项目等经验者优先。\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：国际电商是以TikTok为载体的电商业务（也称为TikTok Shop），致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下，国际电商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，致力于新奇好物畅销全球，美好生活触手可得的使命。\nData-电商团队是国际电商的核心算法技术力量，专注于电商领域的算法创新，帮助用户高效发现感兴趣的商品，保障用户的购物安全，提升交易各环节的智能化水平。在这里，你将与一流的产品和技术团队合作、钻研，一起应对技术和业务上的挑战，推动技术在电商场景的深度落地。\n\n1、参与构建电商Agent核心大脑及多智能体系统研发：探索主流Agent框架，如LangGraph、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等，构建稳定可靠的Agent基座，重点提升任务的自动规划与调度、Tool调用、多模态交互及深度研究能力；参与多智能体工具、模型、引擎、平台的研发，提升其在电商场景自动规划、泛化决策、多模态交互能力，以Agent的形式突破现有方法和模型无法解决的问题，识别模型能力缺陷，从应用探索反哺基础模型迭代；\n2、打造电商场景Skills工具集：基于电商业务系统，构建和优化一系列高性能、可复用的Skills；这包括利用小尺寸模型打造支撑高QPS场景的基础模型工具集，也包括将复杂的业务SOP（标准作业程序）封装为稳定可调用的治理Agent（如审核、RCA、立规Agent）；\n3、参与优化Agentic RL：基于主流agent框架，并结合Post-training技术（SFT/RLHF）与强化学习（PPO/GRPO）对模型进行持续优化，建立电商大模型的Agentic RL训练体系，提升模型在复杂问题上的准确率与动态反思能力；\n4、参与探索Agent自动化与自进化：结合Auto-Workflow与多智能体系统（MAS），一方面支持工作流的自动生成与优化，另一方面探索基于Agentic RAG和Memory机制的自进化（Self-Evolution）闭环，让Agent能够从真实交互数据中学习，持续提升其决策与执行能力；\n5、你将与团队一起，深入研究和挖掘多智能体在电商内容生态、商家/达人服务、用户体验、搜索推荐等领域的创新应用场景，用技术驱动业务的变革与想象。\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程专业优先；\n2、具备扎实的代码功底、数据结构和基础算法功底，熟悉NLP、CV、多模态中的1-2个领域，熟悉大模型训练、RL算法者优先；\n3、优秀的分析和解决问题的能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题；\n4、具备良好的团队合作精神，较强的沟通能力，一起探索和推进新技术落地；\n5、熟悉至少一种主流Agent框架，如LangGraph、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等；\n6、有大模型落地、Agent项目等经验者优先。",
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