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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：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、负责视频剪辑Agent相关的研发和应用，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、Reward Model及RL等前沿技术，并将其应用于视频剪辑场景，使模型具备对多轨道（画面、语音、音乐、字幕）的时序理解与联合规划能力；\n3、基于通用大模型，结合多轨道剪辑垂类应用场景，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，并进一步提升基座模型对素材的理解深度及对画面美学、叙事逻辑的感知能力；\n4、参与Agent Search/Tool Use技术建设，提升对素材资源搜索、复杂剪辑工具调用的准确率；\n5、深度参与Agent规划与执行技术研发，提升Agent对于复杂剪辑指令任务拆解与推理能力，重点解决素材布局、时间线对齐等关键能力；\n6、探索Long-Context技术在长视频处理中的应用，构建剪辑上下文，解决长视频剪辑中的跨片段关联分析与长程记忆问题，确保剪辑结果的一致性与连贯性。",
        "requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\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），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；\n4、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；\n5、熟悉主流剪辑软件（如剪映、PR等）的基本操作与常见概念，对多轨道剪辑、时间线有一定了解，或平时有制作视频的习惯者优先；\n6、每周出勤至少4天，可实习4个月以上。",
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        "preferred_qualifications": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；2、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；3、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），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；4、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；5、熟悉主流剪辑软件（如剪映、PR等）的基本操作与常见概念，对多轨道剪辑、时间线有一定了解，或平时有制作视频的习惯者优先",
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    "fulltext": "大模型算法实习生（多轨道剪辑Agent方向）-剪映数据与智能团队\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：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、负责视频剪辑Agent相关的研发和应用，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、Reward Model及RL等前沿技术，并将其应用于视频剪辑场景，使模型具备对多轨道（画面、语音、音乐、字幕）的时序理解与联合规划能力；\n3、基于通用大模型，结合多轨道剪辑垂类应用场景，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，并进一步提升基座模型对素材的理解深度及对画面美学、叙事逻辑的感知能力；\n4、参与Agent Search/Tool Use技术建设，提升对素材资源搜索、复杂剪辑工具调用的准确率；\n5、深度参与Agent规划与执行技术研发，提升Agent对于复杂剪辑指令任务拆解与推理能力，重点解决素材布局、时间线对齐等关键能力；\n6、探索Long-Context技术在长视频处理中的应用，构建剪辑上下文，解决长视频剪辑中的跨片段关联分析与长程记忆问题，确保剪辑结果的一致性与连贯性。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\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），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；\n4、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；\n5、熟悉主流剪辑软件（如剪映、PR等）的基本操作与常见概念，对多轨道剪辑、时间线有一定了解，或平时有制作视频的习惯者优先；\n6、每周出勤至少4天，可实习4个月以上。\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：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、负责视频剪辑Agent相关的研发和应用，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、Reward Model及RL等前沿技术，并将其应用于视频剪辑场景，使模型具备对多轨道（画面、语音、音乐、字幕）的时序理解与联合规划能力；\n3、基于通用大模型，结合多轨道剪辑垂类应用场景，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，并进一步提升基座模型对素材的理解深度及对画面美学、叙事逻辑的感知能力；\n4、参与Agent Search/Tool Use技术建设，提升对素材资源搜索、复杂剪辑工具调用的准确率；\n5、深度参与Agent规划与执行技术研发，提升Agent对于复杂剪辑指令任务拆解与推理能力，重点解决素材布局、时间线对齐等关键能力；\n6、探索Long-Context技术在长视频处理中的应用，构建剪辑上下文，解决长视频剪辑中的跨片段关联分析与长程记忆问题，确保剪辑结果的一致性与连贯性。\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\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），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；\n4、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；\n5、熟悉主流剪辑软件（如剪映、PR等）的基本操作与常见概念，对多轨道剪辑、时间线有一定了解，或平时有制作视频的习惯者优先；\n6、每周出勤至少4天，可实习4个月以上。",
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