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": "模型运营实习生 - 内容质量与数据服务平台",
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"job_category": "运营"AI生成
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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届本科及以上学历在读",
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"responsibilities": "团队介绍：CQC（中国内容质量与数据服务平台）归属于抖音集团，负责今日头条、抖音、西瓜视频等产品内容和抖音集团商业内容的安全质量与体验，支持各产品的运营和增长，以及为产品线提供AI算法算力的基础支持服务。\n\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\n1、多Agent协同系统构建：设计并实现多Agent协同框架，解决搜索场景中的复杂任务编排（如信息验证、多轮决策），提升系统智能化与效率；\n2、模型优化与轻量化：主导小模型的训练、微调或知识蒸馏方案，针对特定搜索场景（如摘要、问答）进行性能优化与效率提升；\n3、Prompt工程与调优：深入理解业务需求，主导Prompt的设计、构造、迭代与精细化调优，最大化模型理解效果与输出质量；\n4、前沿技术与难题攻坚：应用多Agent协同、模型优化（微调/蒸馏）及Prompt工程等综合技术，攻克搜索场景中的多模态理解、主观判断、信息验证等核心挑战；\n5、工程化与平台化：推动上述技术方案的产品化与平台化落地，实现高效的技术提效。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读；\n2、具备设计、搭建或优化多Agent协同系统的经验或深刻理解，了解Agent通信、任务分解与协作机制；\n3、精通Prompt Engineering原理与调优技巧，具备图文领域PE调试经验及成功案例；理解模型能力边界与优化方向；\n4、优秀的需求分析与拆解能力，能深入理解业务场景与用户视角，并精准进行业务需求到技术方案的转化；\n5、密切关注Agent、模型压缩（轻量化）、微调/蒸馏等前沿技术发展，具备快速学习能力和自驱力。",
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"fulltext": "模型运营实习生 - 内容质量与数据服务平台\n职位描述\n团队介绍：CQC（中国内容质量与数据服务平台）归属于抖音集团，负责今日头条、抖音、西瓜视频等产品内容和抖音集团商业内容的安全质量与体验，支持各产品的运营和增长，以及为产品线提供AI算法算力的基础支持服务。\n\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\n1、多Agent协同系统构建：设计并实现多Agent协同框架，解决搜索场景中的复杂任务编排（如信息验证、多轮决策），提升系统智能化与效率；\n2、模型优化与轻量化：主导小模型的训练、微调或知识蒸馏方案，针对特定搜索场景（如摘要、问答）进行性能优化与效率提升；\n3、Prompt工程与调优：深入理解业务需求，主导Prompt的设计、构造、迭代与精细化调优，最大化模型理解效果与输出质量；\n4、前沿技术与难题攻坚：应用多Agent协同、模型优化（微调/蒸馏）及Prompt工程等综合技术，攻克搜索场景中的多模态理解、主观判断、信息验证等核心挑战；\n5、工程化与平台化：推动上述技术方案的产品化与平台化落地，实现高效的技术提效。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读；\n2、具备设计、搭建或优化多Agent协同系统的经验或深刻理解，了解Agent通信、任务分解与协作机制；\n3、精通Prompt Engineering原理与调优技巧，具备图文领域PE调试经验及成功案例；理解模型能力边界与优化方向；\n4、优秀的需求分析与拆解能力，能深入理解业务场景与用户视角，并精准进行业务需求到技术方案的转化；\n5、密切关注Agent、模型压缩（轻量化）、微调/蒸馏等前沿技术发展，具备快速学习能力和自驱力。\n团队介绍：CQC（中国内容质量与数据服务平台）归属于抖音集团，负责今日头条、抖音、西瓜视频等产品内容和抖音集团商业内容的安全质量与体验，支持各产品的运营和增长，以及为产品线提供AI算法算力的基础支持服务。\n\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\n1、多Agent协同系统构建：设计并实现多Agent协同框架，解决搜索场景中的复杂任务编排（如信息验证、多轮决策），提升系统智能化与效率；\n2、模型优化与轻量化：主导小模型的训练、微调或知识蒸馏方案，针对特定搜索场景（如摘要、问答）进行性能优化与效率提升；\n3、Prompt工程与调优：深入理解业务需求，主导Prompt的设计、构造、迭代与精细化调优，最大化模型理解效果与输出质量；\n4、前沿技术与难题攻坚：应用多Agent协同、模型优化（微调/蒸馏）及Prompt工程等综合技术，攻克搜索场景中的多模态理解、主观判断、信息验证等核心挑战；\n5、工程化与平台化：推动上述技术方案的产品化与平台化落地，实现高效的技术提效。\n1、2027届本科及以上学历在读；\n2、具备设计、搭建或优化多Agent协同系统的经验或深刻理解，了解Agent通信、任务分解与协作机制；\n3、精通Prompt Engineering原理与调优技巧，具备图文领域PE调试经验及成功案例；理解模型能力边界与优化方向；\n4、优秀的需求分析与拆解能力，能深入理解业务场景与用户视角，并精准进行业务需求到技术方案的转化；\n5、密切关注Agent、模型压缩（轻量化）、微调/蒸馏等前沿技术发展，具备快速学习能力和自驱力。",
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