{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "AI算法实习生 - TikTok AI创新中心",
        "job_level": "实习",AI生成
        "work_category": "实习",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京、上海",
        "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": "硕士及以上学位在读",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\n\nTikTok AI创新中心，是致力于AI基础设施建设和创新研究的部门，探索行业领先的人工智能技术，致力于突破多模态大模型与代码大模型的技术边界。我们正在构建下一代AI系统，这些系统能够无缝理解与整合多语言文本、海量视频内容及复杂代码结构，打造真正跨模态的统一智能架构。我们的研究不仅关注模型的理解能力，更探索其在复杂推理任务中的应用潜力，将代码作为连接各类智能任务的通用语言。团队旨在通过创新算法设计，为用户提供前所未有的内容体验与创作辅助，同时显著提升开发效率与系统性能。\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、参与代码性能优化Agent的算法研发；\n2、负责提升模型在性能热点定位、优化方案生成、代码修改、正确性判断和失败修复等任务上的能力；\n3、探索自进化Agent技术，包括强化学习、Test-Time Scaling、搜索与规划、长期记忆、经验复用及多智能体协作等方向，跟进代码大模型、智能体、强化学习和自动化程序优化领域的前沿研究，推动相关技术在实际研发场景中落地；\n4、参与代码大模型的训练与优化，开展数据构建、SFT、强化学习、Reward Model、Verifier和模型评测等工作；\n5、利用Agent在真实任务中产生的执行轨迹、代码Patch、性能数据及成功失败经验，构建高质量训练数据，形成“任务—数据—模型—Agent”的持续迭代闭环；\n6、建设代码性能优化评测体系，结合编译、测试、性能Profile和真实运行反馈，对模型生成代码的正确性与性能收益进行自动化验证。",
        "requirements_text": "1、硕士及以上学位在读，计算机、人工智能、软件工程或相关专业优先；\n2、具备扎实的机器学习和深度学习基础，对大语言模型、强化学习或智能体技术有深入理解；\n3、具备优秀的编程、数据结构和算法能力，熟练掌握Python，熟悉Go、C++或Rust中至少一种语言者优先；\n4、有大模型预训练、SFT、RLHF/RLAIF、Reward Model、代码生成或Agent项目经验，熟悉性能分析、编译原理、程序分析、系统优化或分布式系统，在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、ICSE、FSE、ASE等会议发表过论文，或在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等竞赛中取得优异成绩者优先；\n5、具备良好的沟通协作、快速学习和问题分析能力，对解决开放且具有挑战性的技术问题充满热情；\n6、每周可实习3天以上，可连续实习6个月以上。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "Rust",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "强化学习",
            "数据结构",
            "分布式系统",
            "分析能力",
            "大语言模型",
            "智能体开发"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、硕士及以上学位在读，计算机、人工智能、软件工程或相关专业优先；3、具备优秀的编程、数据结构和算法能力，熟练掌握Python，熟悉Go、C++或Rust中至少一种语言者优先；4、有大模型预训练、SFT、RLHF/RLAIF、Reward Model、代码生成或Agent项目经验，熟悉性能分析、编译原理、程序分析、系统优化或分布式系统，在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、ICSE、FSE、ASE等会议发表过论文，或在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等竞赛中取得优异成绩者优先",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7681136037509040389/detail"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "7681136037509040389",
        "post_date": "2026-09-03",
        "hire_time": "6、每周可实习3天以上，可连续实习6个月以上",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7681136037509040389/detail"
    },
    "fulltext": "AI算法实习生 - TikTok AI创新中心\n职位描述\n团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\n\nTikTok AI创新中心，是致力于AI基础设施建设和创新研究的部门，探索行业领先的人工智能技术，致力于突破多模态大模型与代码大模型的技术边界。我们正在构建下一代AI系统，这些系统能够无缝理解与整合多语言文本、海量视频内容及复杂代码结构，打造真正跨模态的统一智能架构。我们的研究不仅关注模型的理解能力，更探索其在复杂推理任务中的应用潜力，将代码作为连接各类智能任务的通用语言。团队旨在通过创新算法设计，为用户提供前所未有的内容体验与创作辅助，同时显著提升开发效率与系统性能。\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、参与代码性能优化Agent的算法研发；\n2、负责提升模型在性能热点定位、优化方案生成、代码修改、正确性判断和失败修复等任务上的能力；\n3、探索自进化Agent技术，包括强化学习、Test-Time Scaling、搜索与规划、长期记忆、经验复用及多智能体协作等方向，跟进代码大模型、智能体、强化学习和自动化程序优化领域的前沿研究，推动相关技术在实际研发场景中落地；\n4、参与代码大模型的训练与优化，开展数据构建、SFT、强化学习、Reward Model、Verifier和模型评测等工作；\n5、利用Agent在真实任务中产生的执行轨迹、代码Patch、性能数据及成功失败经验，构建高质量训练数据，形成“任务—数据—模型—Agent”的持续迭代闭环；\n6、建设代码性能优化评测体系，结合编译、测试、性能Profile和真实运行反馈，对模型生成代码的正确性与性能收益进行自动化验证。\n\n职位要求\n1、硕士及以上学位在读，计算机、人工智能、软件工程或相关专业优先；\n2、具备扎实的机器学习和深度学习基础，对大语言模型、强化学习或智能体技术有深入理解；\n3、具备优秀的编程、数据结构和算法能力，熟练掌握Python，熟悉Go、C++或Rust中至少一种语言者优先；\n4、有大模型预训练、SFT、RLHF/RLAIF、Reward Model、代码生成或Agent项目经验，熟悉性能分析、编译原理、程序分析、系统优化或分布式系统，在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、ICSE、FSE、ASE等会议发表过论文，或在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等竞赛中取得优异成绩者优先；\n5、具备良好的沟通协作、快速学习和问题分析能力，对解决开放且具有挑战性的技术问题充满热情；\n6、每周可实习3天以上，可连续实习6个月以上。\n团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\n\nTikTok AI创新中心，是致力于AI基础设施建设和创新研究的部门，探索行业领先的人工智能技术，致力于突破多模态大模型与代码大模型的技术边界。我们正在构建下一代AI系统，这些系统能够无缝理解与整合多语言文本、海量视频内容及复杂代码结构，打造真正跨模态的统一智能架构。我们的研究不仅关注模型的理解能力，更探索其在复杂推理任务中的应用潜力，将代码作为连接各类智能任务的通用语言。团队旨在通过创新算法设计，为用户提供前所未有的内容体验与创作辅助，同时显著提升开发效率与系统性能。\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、参与代码性能优化Agent的算法研发；\n2、负责提升模型在性能热点定位、优化方案生成、代码修改、正确性判断和失败修复等任务上的能力；\n3、探索自进化Agent技术，包括强化学习、Test-Time Scaling、搜索与规划、长期记忆、经验复用及多智能体协作等方向，跟进代码大模型、智能体、强化学习和自动化程序优化领域的前沿研究，推动相关技术在实际研发场景中落地；\n4、参与代码大模型的训练与优化，开展数据构建、SFT、强化学习、Reward Model、Verifier和模型评测等工作；\n5、利用Agent在真实任务中产生的执行轨迹、代码Patch、性能数据及成功失败经验，构建高质量训练数据，形成“任务—数据—模型—Agent”的持续迭代闭环；\n6、建设代码性能优化评测体系，结合编译、测试、性能Profile和真实运行反馈，对模型生成代码的正确性与性能收益进行自动化验证。\n1、硕士及以上学位在读，计算机、人工智能、软件工程或相关专业优先；\n2、具备扎实的机器学习和深度学习基础，对大语言模型、强化学习或智能体技术有深入理解；\n3、具备优秀的编程、数据结构和算法能力，熟练掌握Python，熟悉Go、C++或Rust中至少一种语言者优先；\n4、有大模型预训练、SFT、RLHF/RLAIF、Reward Model、代码生成或Agent项目经验，熟悉性能分析、编译原理、程序分析、系统优化或分布式系统，在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、ICSE、FSE、ASE等会议发表过论文，或在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等竞赛中取得优异成绩者优先；\n5、具备良好的沟通协作、快速学习和问题分析能力，对解决开放且具有挑战性的技术问题充满热情；\n6、每周可实习3天以上，可连续实习6个月以上。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T010",
        "std_aux_codes": [
            "T015"
        ],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}