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        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"AI生成
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    "company": {
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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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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "本科及以上学历在读",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\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、参与Seedream、Seedance等生成模型在AIGC Agent链路中的优化迭代，提升模型生成质量、任务完成能力和用户体验；\n2、围绕LLM、VLM、生成模型开展模型后训练与能力增强，包括但不限于：\n1）RFT（Reinforcement Fine-Tuning）；\n2）RLHF、GRPO等强化学习优化；\n3）OPD（Online Policy Distillation）；\n4）SFT数据构建与训练优化；\n3、参与AIGC Agent系统能力建设，包括：\n1）Agent Planning&Reasoning；\n2）Context Management；\n3）Memory机制；\n4）Multi-Agent协作；\n5）Self-evolving Agent能力；\n4、针对复杂创作场景进行深入分析和优化，建立从数据、模型、Agent链路到产品效果的完整优化闭环；\n5、一起将前沿模型能力落地到真实业务场景，推动AIGC产品体验持续提升。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能、软件工程及相关专业；\n2、熟悉LLM/VLM/Agent相关技术，具备大模型训练、后训练或Agent优化相关经验；具备模型迭代经验，深入参与以下任一方向的研究或工程实践：\n1）RFT/RLHF/GRPO/OPD等模型强化与对齐优化技术；\n2）SFT训练体系建设与高质量数据构建；\n3）Agent RL能力优化；\n4）多模态模型后训练与能力提升；具备AIGC、多模态生成、智能体等方向实践经验，对AI创作场景有长期兴趣和深入理解；具备Agent Post-training、Agent Evaluation、Agent Loop优化经验；具备Multi-Agent、Context Management、Memory、自我进化Agent等方向的研究或工程经验；\n3、了解图像/视频生成模型技术，包括Diffusion、VAE、Transformer-based Generation等，有相关优化经验者优先；\n4、在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等人工智能领域会议发表论文者优先；在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle、TopCoder等国内外知名AI或编程竞赛中取得优秀成绩者优先；在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等顶会发表过相关高质量论文，或主导、深度参与过优秀的Agent、模型训练或智能软件项目者优先，但论文不是必要条件；在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛中取得优秀成绩者优先；\n5、每周至少实习4天，实习期不少于6个月，能够全勤或长期实习者优先；\n6、扎实的机器学习/强化学习基础，或优秀的算法、软件工程与系统能力，对Agent方向有实际研究、项目或工程积累；动手能力强，能够独立解决问题；对于一个明确且有挑战的问题，能够完成资料调研、问题分析、方案设计、代码实现、实验分析和持续迭代；优秀的代码能力，熟练使用Python；具备良好的工程实践和问题调试能力，有复杂工程项目、开源项目或研究经验者优先；对AI的实际效用和突破性应用有热情，学习快、自驱力强，愿意挑战开放问题，并关注最终是否真正提升了Agent完成复杂工作的能力。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "机器学习",
            "强化学习",
            "模型训练",
            "解决问题",
            "大语言模型",
            "智能体开发"
        ],
        "preferred_qualifications": "3、了解图像/视频生成模型技术，包括Diffusion、VAE、Transformer-based Generation等，有相关优化经验者优先；4、在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等人工智能领域会议发表论文者优先；在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle、TopCoder等国内外知名AI或编程竞赛中取得优秀成绩者优先；在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等顶会发表过相关高质量论文，或主导、深度参与过优秀的Agent、模型训练或智能软件项目者优先，但论文不是必要条件；在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛中取得优秀成绩者优先；5、每周至少实习4天，实习期不少于6个月，能够全勤或长期实习者优先；具备良好的工程实践和问题调试能力，有复杂工程项目、开源项目或研究经验者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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        "contact_methods": [
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    "fulltext": "大模型算法（AIGC Agent方向）实习生 - Data AML\n职位描述\n团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\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、参与Seedream、Seedance等生成模型在AIGC Agent链路中的优化迭代，提升模型生成质量、任务完成能力和用户体验；\n2、围绕LLM、VLM、生成模型开展模型后训练与能力增强，包括但不限于：\n1）RFT（Reinforcement Fine-Tuning）；\n2）RLHF、GRPO等强化学习优化；\n3）OPD（Online Policy Distillation）；\n4）SFT数据构建与训练优化；\n3、参与AIGC Agent系统能力建设，包括：\n1）Agent Planning&Reasoning；\n2）Context Management；\n3）Memory机制；\n4）Multi-Agent协作；\n5）Self-evolving Agent能力；\n4、针对复杂创作场景进行深入分析和优化，建立从数据、模型、Agent链路到产品效果的完整优化闭环；\n5、一起将前沿模型能力落地到真实业务场景，推动AIGC产品体验持续提升。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能、软件工程及相关专业；\n2、熟悉LLM/VLM/Agent相关技术，具备大模型训练、后训练或Agent优化相关经验；具备模型迭代经验，深入参与以下任一方向的研究或工程实践：\n1）RFT/RLHF/GRPO/OPD等模型强化与对齐优化技术；\n2）SFT训练体系建设与高质量数据构建；\n3）Agent RL能力优化；\n4）多模态模型后训练与能力提升；具备AIGC、多模态生成、智能体等方向实践经验，对AI创作场景有长期兴趣和深入理解；具备Agent Post-training、Agent Evaluation、Agent Loop优化经验；具备Multi-Agent、Context Management、Memory、自我进化Agent等方向的研究或工程经验；\n3、了解图像/视频生成模型技术，包括Diffusion、VAE、Transformer-based Generation等，有相关优化经验者优先；\n4、在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等人工智能领域会议发表论文者优先；在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle、TopCoder等国内外知名AI或编程竞赛中取得优秀成绩者优先；在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等顶会发表过相关高质量论文，或主导、深度参与过优秀的Agent、模型训练或智能软件项目者优先，但论文不是必要条件；在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛中取得优秀成绩者优先；\n5、每周至少实习4天，实习期不少于6个月，能够全勤或长期实习者优先；\n6、扎实的机器学习/强化学习基础，或优秀的算法、软件工程与系统能力，对Agent方向有实际研究、项目或工程积累；动手能力强，能够独立解决问题；对于一个明确且有挑战的问题，能够完成资料调研、问题分析、方案设计、代码实现、实验分析和持续迭代；优秀的代码能力，熟练使用Python；具备良好的工程实践和问题调试能力，有复杂工程项目、开源项目或研究经验者优先；对AI的实际效用和突破性应用有热情，学习快、自驱力强，愿意挑战开放问题，并关注最终是否真正提升了Agent完成复杂工作的能力。\n团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\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、参与Seedream、Seedance等生成模型在AIGC Agent链路中的优化迭代，提升模型生成质量、任务完成能力和用户体验；\n2、围绕LLM、VLM、生成模型开展模型后训练与能力增强，包括但不限于：\n1）RFT（Reinforcement Fine-Tuning）；\n2）RLHF、GRPO等强化学习优化；\n3）OPD（Online Policy Distillation）；\n4）SFT数据构建与训练优化；\n3、参与AIGC Agent系统能力建设，包括：\n1）Agent Planning&Reasoning；\n2）Context Management；\n3）Memory机制；\n4）Multi-Agent协作；\n5）Self-evolving Agent能力；\n4、针对复杂创作场景进行深入分析和优化，建立从数据、模型、Agent链路到产品效果的完整优化闭环；\n5、一起将前沿模型能力落地到真实业务场景，推动AIGC产品体验持续提升。\n1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能、软件工程及相关专业；\n2、熟悉LLM/VLM/Agent相关技术，具备大模型训练、后训练或Agent优化相关经验；具备模型迭代经验，深入参与以下任一方向的研究或工程实践：\n1）RFT/RLHF/GRPO/OPD等模型强化与对齐优化技术；\n2）SFT训练体系建设与高质量数据构建；\n3）Agent RL能力优化；\n4）多模态模型后训练与能力提升；具备AIGC、多模态生成、智能体等方向实践经验，对AI创作场景有长期兴趣和深入理解；具备Agent Post-training、Agent Evaluation、Agent Loop优化经验；具备Multi-Agent、Context Management、Memory、自我进化Agent等方向的研究或工程经验；\n3、了解图像/视频生成模型技术，包括Diffusion、VAE、Transformer-based Generation等，有相关优化经验者优先；\n4、在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等人工智能领域会议发表论文者优先；在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle、TopCoder等国内外知名AI或编程竞赛中取得优秀成绩者优先；在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等顶会发表过相关高质量论文，或主导、深度参与过优秀的Agent、模型训练或智能软件项目者优先，但论文不是必要条件；在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛中取得优秀成绩者优先；\n5、每周至少实习4天，实习期不少于6个月，能够全勤或长期实习者优先；\n6、扎实的机器学习/强化学习基础，或优秀的算法、软件工程与系统能力，对Agent方向有实际研究、项目或工程积累；动手能力强，能够独立解决问题；对于一个明确且有挑战的问题，能够完成资料调研、问题分析、方案设计、代码实现、实验分析和持续迭代；优秀的代码能力，熟练使用Python；具备良好的工程实践和问题调试能力，有复杂工程项目、开源项目或研究经验者优先；对AI的实际效用和突破性应用有热情，学习快、自驱力强，愿意挑战开放问题，并关注最终是否真正提升了Agent完成复杂工作的能力。",
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