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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、负责研发提效场景所需要的大模型能力的研发和应用，研究高质量数据的挖掘和合成、大模型的对齐效率、Agent的设计&端到端训练等等，不断思考和跟进AI的最新进展对我们的价值，探索下一代的研发模式；\n2、高质量数据挖掘清洗使用，数据自动、半自动合成方案研究探索，设计针对代码场景的原子任务、全链路任务的评测方法；\n3、研究LLM/VLM训练与优化技术，包括微调、强化学习（RLHF）、知识蒸馏等，提高大模型在代码场景下的能力；\n4、尝试落地到各种应用场景，比如：IDE代码补全、代码能力QA、场景化Agent、代码自动修复、漏洞检测等；\n5、持续跟踪LLM/VLM领域的最新技术动态，并将其应用于实际业务场景中，推动技术落地。",
        "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Reward Model、GRPO/PPO/DPO、SFT/RFT、CT、PE等）；\n4、在大模型领域，在ACL/EMNLP/ECCV/CVPR等顶会发表相关论文者优先；\n5、有代码基座模型训练经验，有强化学习结合大模型落地经验，有Multi-Agent、Tool-Use等有相关经验优先；\n6、每周出勤至少4天，可实习4个月以上。",
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            "强化学习",
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            "大语言模型"
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    "fulltext": "大模型算法实习生（AI Coding）-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、负责研发提效场景所需要的大模型能力的研发和应用，研究高质量数据的挖掘和合成、大模型的对齐效率、Agent的设计&端到端训练等等，不断思考和跟进AI的最新进展对我们的价值，探索下一代的研发模式；\n2、高质量数据挖掘清洗使用，数据自动、半自动合成方案研究探索，设计针对代码场景的原子任务、全链路任务的评测方法；\n3、研究LLM/VLM训练与优化技术，包括微调、强化学习（RLHF）、知识蒸馏等，提高大模型在代码场景下的能力；\n4、尝试落地到各种应用场景，比如：IDE代码补全、代码能力QA、场景化Agent、代码自动修复、漏洞检测等；\n5、持续跟踪LLM/VLM领域的最新技术动态，并将其应用于实际业务场景中，推动技术落地。\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Reward Model、GRPO/PPO/DPO、SFT/RFT、CT、PE等）；\n4、在大模型领域，在ACL/EMNLP/ECCV/CVPR等顶会发表相关论文者优先；\n5、有代码基座模型训练经验，有强化学习结合大模型落地经验，有Multi-Agent、Tool-Use等有相关经验优先；\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、负责研发提效场景所需要的大模型能力的研发和应用，研究高质量数据的挖掘和合成、大模型的对齐效率、Agent的设计&端到端训练等等，不断思考和跟进AI的最新进展对我们的价值，探索下一代的研发模式；\n2、高质量数据挖掘清洗使用，数据自动、半自动合成方案研究探索，设计针对代码场景的原子任务、全链路任务的评测方法；\n3、研究LLM/VLM训练与优化技术，包括微调、强化学习（RLHF）、知识蒸馏等，提高大模型在代码场景下的能力；\n4、尝试落地到各种应用场景，比如：IDE代码补全、代码能力QA、场景化Agent、代码自动修复、漏洞检测等；\n5、持续跟踪LLM/VLM领域的最新技术动态，并将其应用于实际业务场景中，推动技术落地。\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Reward Model、GRPO/PPO/DPO、SFT/RFT、CT、PE等）；\n4、在大模型领域，在ACL/EMNLP/ECCV/CVPR等顶会发表相关论文者优先；\n5、有代码基座模型训练经验，有强化学习结合大模型落地经验，有Multi-Agent、Tool-Use等有相关经验优先；\n6、每周出勤至少4天，可实习4个月以上。",
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