{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "多模态大模型算法实习生（视觉评测方向）-抖音研发",
        "job_level": "实习",AI生成
        "work_category": "实习",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "字节跳动",
        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "bytedance.com",
        "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。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": "",
            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "2027届本科及以上学历在读",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2029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：抖音研发部门负责多款大型产品的研发，包括但不限于抖音、西瓜视频、汽水音乐。\n加入我们，你将有机会参与亿级用户场景的开发与架构工作，使用前沿的技术助力业务一起不断成长。\n\n1、参与构建新一代多模态大模型评测体系，覆盖3D生成、动态3D（4D）、数字人、世界模型等AIGC方向，驱动模型效果持续优化与业务规模增长；\n2、基于计算机视觉（CV）、音频理解、多模态大模型（MLLM）、多模态Agent、强化学习（RLVR）等技术，构建Score Model、Reward Model等自动化评测能力，将人类感知与偏好有效建模，并融入评测闭环，提升生成模型评估与优化效率；\n3、参与构建行业领先的多模态评测体系，融合元评估等方法，持续迭代评测标准与数据集构建范式，提升评测结果的可靠性、细粒度与可解释性，系统刻画模型能力边界；\n4、作为算法角色，与工程和质量团队协作，将评测能力落地到实际业务场景，支撑模型训练、调优与上线决策。",
        "requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、电子工程、数学或相关专业优先；\n2、在计算机视觉、多模态学习、AIGC、机器学习或图形学等方向具备扎实基础，至少在一个方向有深入理解或项目经验；\n3、具备良好的问题分析与解决能力，能够深入理解并解决大模型训练及应用中的关键问题；\n4、具备良好的沟通与协作能力，积极主动，具备较强的自驱力与技术探索意愿。\n\n加分项\n1、具备多模态大模型、基础模型、3D生成、世界模型等方向的训练或评测经验；\n2、具备扎实的算法基础，熟悉CV、NLP、RL、AIGC等技术方向，在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等会议/期刊发表论文者优先；\n3、具备优秀的工程能力，熟练掌握C/C++或Python，具备竞赛经验（如ACM/ICPC、TopCoder、Kaggle等）者优先。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "机器学习",
            "自然语言处理",
            "计算机视觉",
            "模型训练",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、电子工程、数学或相关专业优先；加分项；2、具备扎实的算法基础，熟悉CV、NLP、RL、AIGC等技术方向，在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等会议/期刊发表论文者优先；3、具备优秀的工程能力，熟练掌握C/C++或Python，具备竞赛经验（如ACM/ICPC、TopCoder、Kaggle等）者优先",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7633779311749335349/detail"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "7633779311749335349",
        "post_date": "2026-04-28",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7633779311749335349/detail"
    },
    "fulltext": "多模态大模型算法实习生（视觉评测方向）-抖音研发\n职位描述\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2029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：抖音研发部门负责多款大型产品的研发，包括但不限于抖音、西瓜视频、汽水音乐。\n加入我们，你将有机会参与亿级用户场景的开发与架构工作，使用前沿的技术助力业务一起不断成长。\n\n1、参与构建新一代多模态大模型评测体系，覆盖3D生成、动态3D（4D）、数字人、世界模型等AIGC方向，驱动模型效果持续优化与业务规模增长；\n2、基于计算机视觉（CV）、音频理解、多模态大模型（MLLM）、多模态Agent、强化学习（RLVR）等技术，构建Score Model、Reward Model等自动化评测能力，将人类感知与偏好有效建模，并融入评测闭环，提升生成模型评估与优化效率；\n3、参与构建行业领先的多模态评测体系，融合元评估等方法，持续迭代评测标准与数据集构建范式，提升评测结果的可靠性、细粒度与可解释性，系统刻画模型能力边界；\n4、作为算法角色，与工程和质量团队协作，将评测能力落地到实际业务场景，支撑模型训练、调优与上线决策。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、电子工程、数学或相关专业优先；\n2、在计算机视觉、多模态学习、AIGC、机器学习或图形学等方向具备扎实基础，至少在一个方向有深入理解或项目经验；\n3、具备良好的问题分析与解决能力，能够深入理解并解决大模型训练及应用中的关键问题；\n4、具备良好的沟通与协作能力，积极主动，具备较强的自驱力与技术探索意愿。\n\n加分项\n1、具备多模态大模型、基础模型、3D生成、世界模型等方向的训练或评测经验；\n2、具备扎实的算法基础，熟悉CV、NLP、RL、AIGC等技术方向，在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等会议/期刊发表论文者优先；\n3、具备优秀的工程能力，熟练掌握C/C++或Python，具备竞赛经验（如ACM/ICPC、TopCoder、Kaggle等）者优先。\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2029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：抖音研发部门负责多款大型产品的研发，包括但不限于抖音、西瓜视频、汽水音乐。\n加入我们，你将有机会参与亿级用户场景的开发与架构工作，使用前沿的技术助力业务一起不断成长。\n\n1、参与构建新一代多模态大模型评测体系，覆盖3D生成、动态3D（4D）、数字人、世界模型等AIGC方向，驱动模型效果持续优化与业务规模增长；\n2、基于计算机视觉（CV）、音频理解、多模态大模型（MLLM）、多模态Agent、强化学习（RLVR）等技术，构建Score Model、Reward Model等自动化评测能力，将人类感知与偏好有效建模，并融入评测闭环，提升生成模型评估与优化效率；\n3、参与构建行业领先的多模态评测体系，融合元评估等方法，持续迭代评测标准与数据集构建范式，提升评测结果的可靠性、细粒度与可解释性，系统刻画模型能力边界；\n4、作为算法角色，与工程和质量团队协作，将评测能力落地到实际业务场景，支撑模型训练、调优与上线决策。\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、电子工程、数学或相关专业优先；\n2、在计算机视觉、多模态学习、AIGC、机器学习或图形学等方向具备扎实基础，至少在一个方向有深入理解或项目经验；\n3、具备良好的问题分析与解决能力，能够深入理解并解决大模型训练及应用中的关键问题；\n4、具备良好的沟通与协作能力，积极主动，具备较强的自驱力与技术探索意愿。\n\n加分项\n1、具备多模态大模型、基础模型、3D生成、世界模型等方向的训练或评测经验；\n2、具备扎实的算法基础，熟悉CV、NLP、RL、AIGC等技术方向，在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等会议/期刊发表论文者优先；\n3、具备优秀的工程能力，熟练掌握C/C++或Python，具备竞赛经验（如ACM/ICPC、TopCoder、Kaggle等）者优先。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T015",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}