主分类：大模型与生成式算法研发
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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"responsibilities": "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。\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\n1、擅长发现优化大模型的简单、普适的想法，并应用到各个规模的模型中提升效果；\n2、探索超大规模模型边界，并进行极致系统优化，提升模型性能和效率；\n3、推进数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化方面的工作，提高模型质量和适应性；\n4、相关应用落地，包括生成创作、逻辑推理、代码生成等；\n5、深入研究和探索模型在未来生活中的更多使用场景，拓展模型的应用范围。",
"requirements_text": "1、硕士及以上学位在读，计算机/数学等相关专业优先；\n2、扎实的机器学习基础，熟悉NLP、RL领域的技术，在ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议上发表论文者优先；\n3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n4、在大模型领域或者RL领域，主导过有影响力的项目或论文者优先；\n5、出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力；\n6、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。",
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"fulltext": "大语言模型算法研究实习生-Seed\n职位描述\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。\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\n1、擅长发现优化大模型的简单、普适的想法，并应用到各个规模的模型中提升效果；\n2、探索超大规模模型边界，并进行极致系统优化，提升模型性能和效率；\n3、推进数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化方面的工作，提高模型质量和适应性；\n4、相关应用落地，包括生成创作、逻辑推理、代码生成等；\n5、深入研究和探索模型在未来生活中的更多使用场景，拓展模型的应用范围。\n\n职位要求\n1、硕士及以上学位在读，计算机/数学等相关专业优先；\n2、扎实的机器学习基础，熟悉NLP、RL领域的技术，在ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议上发表论文者优先；\n3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n4、在大模型领域或者RL领域，主导过有影响力的项目或论文者优先；\n5、出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力；\n6、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。\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。\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\n1、擅长发现优化大模型的简单、普适的想法，并应用到各个规模的模型中提升效果；\n2、探索超大规模模型边界，并进行极致系统优化，提升模型性能和效率；\n3、推进数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化方面的工作，提高模型质量和适应性；\n4、相关应用落地，包括生成创作、逻辑推理、代码生成等；\n5、深入研究和探索模型在未来生活中的更多使用场景，拓展模型的应用范围。\n1、硕士及以上学位在读，计算机/数学等相关专业优先；\n2、扎实的机器学习基础，熟悉NLP、RL领域的技术，在ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议上发表论文者优先；\n3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n4、在大模型领域或者RL领域，主导过有影响力的项目或论文者优先；\n5、出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力；\n6、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。",
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