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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7600401280228165893

大模型算法实习生(Agent方向)-剪映数据与智能团队

未披露 · 深圳 · 字节跳动

主分类:Agent系统开发
软件开发与 IT
辅助:大模型与生成式算法研发(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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        "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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        "responsibilities": "日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍:剪映数据与智能团队旨在通过 AI 技术赋能剪映系产品,构建强大的算法能力壁垒。作为剪映系内的算法团队,负责推动整个业务在算法上的迭代与创新,为剪映、CapCut、即梦dreamina、Pippit、醒图等产品提供智能化支持。\n\n1、负责视频相关Agent的研发和应用,研究多模态理解技术和Agent实践前沿技术,期望通过Agent实践革新行业效率,赋能并影响整个视频剪辑与生成生态的发展;\n2、探索研究多模态理解、多模态RAG、视觉CoT、多模态Agent、多模态Reward Model、RL等前沿技术;\n3、基于通用大模型,结合视频相关应用场景,进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化,探索提升垂类大模型能力;\n4、探索Agent Search/Coding/Interpreter/Tool Use/GUI等能力,推动相关的新技术、新产品落地。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历在读,计算机相关专业优先;\n2、具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握至少一门语言,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n3、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术,深入理解大模型相关技术栈(如RL、SFT);\n4、在大模型领域,主导过有影响力的项目或论文者优先,尤其是Agent相关者优先;\n5、了解LLM架构,熟悉Multi-Agent技术、Prompt/Context Engineering工程技术,有AI Agent应用经验、AIGC实操经验的优先;\n6、每周出勤至少4天,可实习4个月以上。",
        "skills": [AI生成
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    "fulltext": "大模型算法实习生(Agent方向)-剪映数据与智能团队\n职位描述\n日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍:剪映数据与智能团队旨在通过 AI 技术赋能剪映系产品,构建强大的算法能力壁垒。作为剪映系内的算法团队,负责推动整个业务在算法上的迭代与创新,为剪映、CapCut、即梦dreamina、Pippit、醒图等产品提供智能化支持。\n\n1、负责视频相关Agent的研发和应用,研究多模态理解技术和Agent实践前沿技术,期望通过Agent实践革新行业效率,赋能并影响整个视频剪辑与生成生态的发展;\n2、探索研究多模态理解、多模态RAG、视觉CoT、多模态Agent、多模态Reward Model、RL等前沿技术;\n3、基于通用大模型,结合视频相关应用场景,进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化,探索提升垂类大模型能力;\n4、探索Agent Search/Coding/Interpreter/Tool Use/GUI等能力,推动相关的新技术、新产品落地。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读,计算机相关专业优先;\n2、具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握至少一门语言,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n3、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术,深入理解大模型相关技术栈(如RL、SFT);\n4、在大模型领域,主导过有影响力的项目或论文者优先,尤其是Agent相关者优先;\n5、了解LLM架构,熟悉Multi-Agent技术、Prompt/Context Engineering工程技术,有AI Agent应用经验、AIGC实操经验的优先;\n6、每周出勤至少4天,可实习4个月以上。\n日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍:剪映数据与智能团队旨在通过 AI 技术赋能剪映系产品,构建强大的算法能力壁垒。作为剪映系内的算法团队,负责推动整个业务在算法上的迭代与创新,为剪映、CapCut、即梦dreamina、Pippit、醒图等产品提供智能化支持。\n\n1、负责视频相关Agent的研发和应用,研究多模态理解技术和Agent实践前沿技术,期望通过Agent实践革新行业效率,赋能并影响整个视频剪辑与生成生态的发展;\n2、探索研究多模态理解、多模态RAG、视觉CoT、多模态Agent、多模态Reward Model、RL等前沿技术;\n3、基于通用大模型,结合视频相关应用场景,进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化,探索提升垂类大模型能力;\n4、探索Agent Search/Coding/Interpreter/Tool Use/GUI等能力,推动相关的新技术、新产品落地。\n1、本科及以上学历在读,计算机相关专业优先;\n2、具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握至少一门语言,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n3、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术,深入理解大模型相关技术栈(如RL、SFT);\n4、在大模型领域,主导过有影响力的项目或论文者优先,尤其是Agent相关者优先;\n5、了解LLM架构,熟悉Multi-Agent技术、Prompt/Context Engineering工程技术,有AI Agent应用经验、AIGC实操经验的优先;\n6、每周出勤至少4天,可实习4个月以上。",
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