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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7672265025629145397

算法(Agent Harness方向)实习生 - 剪映CapCut

未披露 · 深圳、上海 · 字节跳动

主分类:Agent系统开发
软件开发与 IT
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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        "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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        "responsibilities": "团队介绍:剪映CapCut团队成立七年,先后孵化了剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、Pippit等产品,覆盖视频、图片、Al生成、视频营销等多领域,打造与AI结合的全球化产品矩阵。\n我们的愿景是:激发想象力,成为全球领先的互动内容平台,创造独特的体验和价值。\n我们期待你的加入,一同极致打磨用户体验,构建创意生态和商业化能力,定义AI与创作结合的无限可能,让内容互动更简单、更精彩!\n\n日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n\n1、面向即梦Dreamina创作Agent,负责Agent Harness的系统优化能力建设,提升Agent在线执行效率、稳定性和成本效率,参与LLM serving、模型部署、推理服务管理和调用链路优化,提升多模型、多工具Agent系统的整体稳定性;\n2、围绕多轮Agent调用链路,优化LLM请求组织、上下文复用、Prompt Cache、Token使用效率和长上下文性能;\n3、负责TTFT、吞吐、TPM、延迟、成本等指标分析,建立Agent链路性能诊断和优化机制;\n4、探索模型路由策略,根据任务类型、上下文长度、延迟要求、成本约束和效果目标,动态选择合适模型与调用方式;\n5、建设Agent运行日志、链路追踪、性能监控和问题归因能力,支持线上快速定位和持续优化;与算法、模型、工程和产品团队协作,将Agent系统优化能力落地到即梦真实创作链路。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历在读,计算机或人工智能等相关专业优先;\n2、具备扎实的机器学习、深度学习与概率统计理论基础,对底层原理有深入理解;熟悉大模型Agent、Tool Use、Function Call、多轮对话、任务规划、工作流编排中的一种或多种技术;\n3、具备良好的算法实验能力和问题抽象能力,能够从复杂创作场景中提炼可优化的技术问题;\n4、熟悉Python,具备良好的实验实现、数据分析和效果评估能力;\n5、对LLM/VLM、多模态生成、AIGC创作产品或Agentic产品有浓厚兴趣;\n6、主动积极,有创业精神,具备良好的沟通协作能力和问题解决能力。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
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            "深度学习",
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    "fulltext": "算法(Agent Harness方向)实习生 - 剪映CapCut\n职位描述\n团队介绍:剪映CapCut团队成立七年,先后孵化了剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、Pippit等产品,覆盖视频、图片、Al生成、视频营销等多领域,打造与AI结合的全球化产品矩阵。\n我们的愿景是:激发想象力,成为全球领先的互动内容平台,创造独特的体验和价值。\n我们期待你的加入,一同极致打磨用户体验,构建创意生态和商业化能力,定义AI与创作结合的无限可能,让内容互动更简单、更精彩!\n\n日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n\n1、面向即梦Dreamina创作Agent,负责Agent Harness的系统优化能力建设,提升Agent在线执行效率、稳定性和成本效率,参与LLM serving、模型部署、推理服务管理和调用链路优化,提升多模型、多工具Agent系统的整体稳定性;\n2、围绕多轮Agent调用链路,优化LLM请求组织、上下文复用、Prompt Cache、Token使用效率和长上下文性能;\n3、负责TTFT、吞吐、TPM、延迟、成本等指标分析,建立Agent链路性能诊断和优化机制;\n4、探索模型路由策略,根据任务类型、上下文长度、延迟要求、成本约束和效果目标,动态选择合适模型与调用方式;\n5、建设Agent运行日志、链路追踪、性能监控和问题归因能力,支持线上快速定位和持续优化;与算法、模型、工程和产品团队协作,将Agent系统优化能力落地到即梦真实创作链路。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读,计算机或人工智能等相关专业优先;\n2、具备扎实的机器学习、深度学习与概率统计理论基础,对底层原理有深入理解;熟悉大模型Agent、Tool Use、Function Call、多轮对话、任务规划、工作流编排中的一种或多种技术;\n3、具备良好的算法实验能力和问题抽象能力,能够从复杂创作场景中提炼可优化的技术问题;\n4、熟悉Python,具备良好的实验实现、数据分析和效果评估能力;\n5、对LLM/VLM、多模态生成、AIGC创作产品或Agentic产品有浓厚兴趣;\n6、主动积极,有创业精神,具备良好的沟通协作能力和问题解决能力。\n团队介绍:剪映CapCut团队成立七年,先后孵化了剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、Pippit等产品,覆盖视频、图片、Al生成、视频营销等多领域,打造与AI结合的全球化产品矩阵。\n我们的愿景是:激发想象力,成为全球领先的互动内容平台,创造独特的体验和价值。\n我们期待你的加入,一同极致打磨用户体验,构建创意生态和商业化能力,定义AI与创作结合的无限可能,让内容互动更简单、更精彩!\n\n日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n\n1、面向即梦Dreamina创作Agent,负责Agent Harness的系统优化能力建设,提升Agent在线执行效率、稳定性和成本效率,参与LLM serving、模型部署、推理服务管理和调用链路优化,提升多模型、多工具Agent系统的整体稳定性;\n2、围绕多轮Agent调用链路,优化LLM请求组织、上下文复用、Prompt Cache、Token使用效率和长上下文性能;\n3、负责TTFT、吞吐、TPM、延迟、成本等指标分析,建立Agent链路性能诊断和优化机制;\n4、探索模型路由策略,根据任务类型、上下文长度、延迟要求、成本约束和效果目标,动态选择合适模型与调用方式;\n5、建设Agent运行日志、链路追踪、性能监控和问题归因能力,支持线上快速定位和持续优化;与算法、模型、工程和产品团队协作,将Agent系统优化能力落地到即梦真实创作链路。\n1、本科及以上学历在读,计算机或人工智能等相关专业优先;\n2、具备扎实的机器学习、深度学习与概率统计理论基础,对底层原理有深入理解;熟悉大模型Agent、Tool Use、Function Call、多轮对话、任务规划、工作流编排中的一种或多种技术;\n3、具备良好的算法实验能力和问题抽象能力,能够从复杂创作场景中提炼可优化的技术问题;\n4、熟悉Python,具备良好的实验实现、数据分析和效果评估能力;\n5、对LLM/VLM、多模态生成、AIGC创作产品或Agentic产品有浓厚兴趣;\n6、主动积极,有创业精神,具备良好的沟通协作能力和问题解决能力。",
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