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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7600670113499990325

多模态大模型应用算法实习生-Seed

未披露 · 深圳 · 字节跳动

主分类:大模型与生成式算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "job_title": "多模态大模型应用算法实习生-Seed",
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        "location": "深圳",
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        "company_size": "10000人以上",
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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届硕士及以上学位在读",
        "language": "4、良好的英文读写能力与数学基础,具备学习能力与论文复现能力,责任心强,积极主动,具备良好的沟通与团队协作能力",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "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:字节跳动Seed团队成立于2023年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限,为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心,团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前,团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景,并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示,豆包App用户量在中国市场排名第一,豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、围绕图像理解与问答,参与视觉感知、复杂场景推理、多轮对话等能力建设,打磨模型在真实任务中的效果与稳定性;\n2、面向数学、物理、化学等学科题目,参与解题推理算法优化,覆盖几何、绘图、图形构造等多种题型,推动模型在学科解题、作业辅导、讲题陪练等场景的落地;\n3、参与多模态Agent的工具调用(检索、计算、代码执行、领域工具等)、长链路规划、反思纠错、记忆机制等能力研发,推动复杂任务的端到端求解体验;\n4、参与Post-training全链路优化,开展SFT、RL、Reward Model等核心算法的调优与创新,围绕豆包App真实业务场景进行定向能力打磨,提升模型在真实任务中的效果;\n5、数据链路与评测体系建设:参与多模态数据的采集、清洗、合成、标注规范设计、负面案例归因与评测集建设,支撑SFT/RL/评测的高质量数据闭环。",
        "requirements_text": "1、2027届硕士及以上学位在读,人工智能、计算机、自动化、数学等相关专业优先;\n2、扎实的数据结构与算法基础,熟练掌握Python和PyTorch;\n3、具备良好的数据处理与分析能力(如Pandas/SQL/数据清洗经验),能够独立完成数据Pipeline与实验脚本的搭建和迭代;\n4、良好的英文读写能力与数学基础,具备学习能力与论文复现能力,责任心强,积极主动,具备良好的沟通与团队协作能力。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
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            "PyTorch",
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            "学习能力",
            "分析能力"
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        "preferred_qualifications": "1、2027届硕士及以上学位在读,人工智能、计算机、自动化、数学等相关专业优先",
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    "contact": {
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    "fulltext": "多模态大模型应用算法实习生-Seed\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:字节跳动Seed团队成立于2023年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限,为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心,团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前,团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景,并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示,豆包App用户量在中国市场排名第一,豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、围绕图像理解与问答,参与视觉感知、复杂场景推理、多轮对话等能力建设,打磨模型在真实任务中的效果与稳定性;\n2、面向数学、物理、化学等学科题目,参与解题推理算法优化,覆盖几何、绘图、图形构造等多种题型,推动模型在学科解题、作业辅导、讲题陪练等场景的落地;\n3、参与多模态Agent的工具调用(检索、计算、代码执行、领域工具等)、长链路规划、反思纠错、记忆机制等能力研发,推动复杂任务的端到端求解体验;\n4、参与Post-training全链路优化,开展SFT、RL、Reward Model等核心算法的调优与创新,围绕豆包App真实业务场景进行定向能力打磨,提升模型在真实任务中的效果;\n5、数据链路与评测体系建设:参与多模态数据的采集、清洗、合成、标注规范设计、负面案例归因与评测集建设,支撑SFT/RL/评测的高质量数据闭环。\n\n职位要求\n1、2027届硕士及以上学位在读,人工智能、计算机、自动化、数学等相关专业优先;\n2、扎实的数据结构与算法基础,熟练掌握Python和PyTorch;\n3、具备良好的数据处理与分析能力(如Pandas/SQL/数据清洗经验),能够独立完成数据Pipeline与实验脚本的搭建和迭代;\n4、良好的英文读写能力与数学基础,具备学习能力与论文复现能力,责任心强,积极主动,具备良好的沟通与团队协作能力。\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:字节跳动Seed团队成立于2023年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限,为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心,团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前,团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景,并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示,豆包App用户量在中国市场排名第一,豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、围绕图像理解与问答,参与视觉感知、复杂场景推理、多轮对话等能力建设,打磨模型在真实任务中的效果与稳定性;\n2、面向数学、物理、化学等学科题目,参与解题推理算法优化,覆盖几何、绘图、图形构造等多种题型,推动模型在学科解题、作业辅导、讲题陪练等场景的落地;\n3、参与多模态Agent的工具调用(检索、计算、代码执行、领域工具等)、长链路规划、反思纠错、记忆机制等能力研发,推动复杂任务的端到端求解体验;\n4、参与Post-training全链路优化,开展SFT、RL、Reward Model等核心算法的调优与创新,围绕豆包App真实业务场景进行定向能力打磨,提升模型在真实任务中的效果;\n5、数据链路与评测体系建设:参与多模态数据的采集、清洗、合成、标注规范设计、负面案例归因与评测集建设,支撑SFT/RL/评测的高质量数据闭环。\n1、2027届硕士及以上学位在读,人工智能、计算机、自动化、数学等相关专业优先;\n2、扎实的数据结构与算法基础,熟练掌握Python和PyTorch;\n3、具备良好的数据处理与分析能力(如Pandas/SQL/数据清洗经验),能够独立完成数据Pipeline与实验脚本的搭建和迭代;\n4、良好的英文读写能力与数学基础,具备学习能力与论文复现能力,责任心强,积极主动,具备良好的沟通与团队协作能力。",
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