主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：云基础设施与系统软件研发（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": "大模型算法工程实习生 - Seed",
"job_level": "实习",AI生成
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"location": "北京",
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"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"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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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历在读",
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"responsibilities": "团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\n\nSeed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。\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、你将参与的工作：这是算法与工程一体的岗位，你既参与算法的设计与实验，也负责把它们变成可靠、高效的系统；\n2、算法设计与落地：参与数据构建、评测与训练流程的算法设计，并把它们工程化落地，跑通从想法到实验再到线上的闭环；\n3、项目工程架构设计与实现：参与团队新项目的工程架构设计，包括数据流、模块拆分、存储与计算选型，并参与实现落地，追求性能与可维护性最优，同时持续审视已有系统，找出瓶颈与冗余并推动重构；\n4、平台工程：用容器服务、数据库、对象存储、私有网络等云组件，搭建和演进服务与内部工具，负责从架构设计到上线运维的全过程。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读；\n2、硕士/博士在读优先，优秀本科生也欢迎，不要求你已经完全掌握，我们更看重你能借助AI去理解和使用，并做出自己的判断；对持续学习等前沿方向有自己的理解，关注最新进展；\n3、有大模型算法与Infra基础：知道大模型原理、KV Cache、并行策略是什么，能上手一种推理或训练框架；\n4、会用云基建：容器、数据库、网络、对象存储等，能把它们组合成合理的架构，并说清楚为什么；\n5、有技术洁癖：对“能跑”不满足，会追问是否最优并主动优化；对交付的代码负责，讲得清每个设计决定；善于与AI协作：能用AI快速进入陌生领域，把它的输出变成自己的理解，我们不找纯vibe的人，AI写的每段代码，你都要能解释为什么这样写、怎样写得更好；\n6、【实习要求】\n1）每周实习5天，持续6个月以上；\n2）Base北京。\n\n【加分项】\n1、有RL/SFT数据构建、Agent评测相关经验；\n2、在GPU集群上部署或压测过大模型，或读过vLLM/SGLang源码；\n3、用过Spark或数据湖，处理过TB级数据；\n4、维护过线上服务，不论规模大小。",
"skills": [AI生成
"Spark",
"数据库",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "2、硕士/博士在读优先，优秀本科生也欢迎，不要求你已经完全掌握，我们更看重你能借助AI去理解和使用，并做出自己的判断；【加分项】",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "大模型算法工程实习生 - Seed\n职位描述\n团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\n\nSeed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。\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、你将参与的工作：这是算法与工程一体的岗位，你既参与算法的设计与实验，也负责把它们变成可靠、高效的系统；\n2、算法设计与落地：参与数据构建、评测与训练流程的算法设计，并把它们工程化落地，跑通从想法到实验再到线上的闭环；\n3、项目工程架构设计与实现：参与团队新项目的工程架构设计，包括数据流、模块拆分、存储与计算选型，并参与实现落地，追求性能与可维护性最优，同时持续审视已有系统，找出瓶颈与冗余并推动重构；\n4、平台工程：用容器服务、数据库、对象存储、私有网络等云组件，搭建和演进服务与内部工具，负责从架构设计到上线运维的全过程。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读；\n2、硕士/博士在读优先，优秀本科生也欢迎，不要求你已经完全掌握，我们更看重你能借助AI去理解和使用，并做出自己的判断；对持续学习等前沿方向有自己的理解，关注最新进展；\n3、有大模型算法与Infra基础：知道大模型原理、KV Cache、并行策略是什么，能上手一种推理或训练框架；\n4、会用云基建：容器、数据库、网络、对象存储等，能把它们组合成合理的架构，并说清楚为什么；\n5、有技术洁癖：对“能跑”不满足，会追问是否最优并主动优化；对交付的代码负责，讲得清每个设计决定；善于与AI协作：能用AI快速进入陌生领域，把它的输出变成自己的理解，我们不找纯vibe的人，AI写的每段代码，你都要能解释为什么这样写、怎样写得更好；\n6、【实习要求】\n1）每周实习5天，持续6个月以上；\n2）Base北京。\n\n【加分项】\n1、有RL/SFT数据构建、Agent评测相关经验；\n2、在GPU集群上部署或压测过大模型，或读过vLLM/SGLang源码；\n3、用过Spark或数据湖，处理过TB级数据；\n4、维护过线上服务，不论规模大小。\n团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\n\nSeed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。\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、你将参与的工作：这是算法与工程一体的岗位，你既参与算法的设计与实验，也负责把它们变成可靠、高效的系统；\n2、算法设计与落地：参与数据构建、评测与训练流程的算法设计，并把它们工程化落地，跑通从想法到实验再到线上的闭环；\n3、项目工程架构设计与实现：参与团队新项目的工程架构设计，包括数据流、模块拆分、存储与计算选型，并参与实现落地，追求性能与可维护性最优，同时持续审视已有系统，找出瓶颈与冗余并推动重构；\n4、平台工程：用容器服务、数据库、对象存储、私有网络等云组件，搭建和演进服务与内部工具，负责从架构设计到上线运维的全过程。\n1、本科及以上学历在读；\n2、硕士/博士在读优先，优秀本科生也欢迎，不要求你已经完全掌握，我们更看重你能借助AI去理解和使用，并做出自己的判断；对持续学习等前沿方向有自己的理解，关注最新进展；\n3、有大模型算法与Infra基础：知道大模型原理、KV Cache、并行策略是什么，能上手一种推理或训练框架；\n4、会用云基建：容器、数据库、网络、对象存储等，能把它们组合成合理的架构，并说清楚为什么；\n5、有技术洁癖：对“能跑”不满足，会追问是否最优并主动优化；对交付的代码负责，讲得清每个设计决定；善于与AI协作：能用AI快速进入陌生领域，把它的输出变成自己的理解，我们不找纯vibe的人，AI写的每段代码，你都要能解释为什么这样写、怎样写得更好；\n6、【实习要求】\n1）每周实习5天，持续6个月以上；\n2）Base北京。\n\n【加分项】\n1、有RL/SFT数据构建、Agent评测相关经验；\n2、在GPU集群上部署或压测过大模型，或读过vLLM/SGLang源码；\n3、用过Spark或数据湖，处理过TB级数据；\n4、维护过线上服务，不论规模大小。",
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