主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "算法实习生-Dev AI",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"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。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士及以上学位在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"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：Codebase 部门专注于代码领域的核心工作，包括字节跳动的代码托管、代码分析的基础架构搭建，以及相关前沿技术的深度探索。随着大语言模型（LLM）技术的迅速发展，我们积极布局，开展了一系列与 Code Agent 相关的技术研究和应用孵化工作。通过这些努力，我们致力于打造更加智能、高效、安全的新一代基础设施，为公司的技术发展和业务创新提供坚实支撑。\n\n1、参与字节跳动智能编程产品的模型优化、评测以及线上问题分析，提升产品用户体验；\n2、提升代码补全、生成、理解、问题修复各个关键任务的性能以及在产品上的表现；\n3、调研新技术，并推动Agent、RAG、多模态等大模型相关技术应用于编码、开发流程、效率工具与质量保障；\n4、将NLP技术与静态代码分析方法结合，解决代码生成、代码理解以及安全故障检测等问题。",
"requirements_text": "1、硕士及以上学位在读，计算机科学、人工智能或相关专业优先；\n2、具备扎实的计算机基础知识和编程能力，拥有良好的编程风格，熟悉至少一门编程语言，包括但不仅限于Java、C/C++、Python、Go等；\n3、良好的机器学习基础，熟悉机器学习相关类库，至少了解一种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）；\n4、具备良好的沟通和团队协作能力，以及良好的适应和学习能力，善于发现和定位问题；\n5、有大规模搜索、推荐、LLM系统的算法研发经验加分。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"团队协作",
"学习能力",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "1、硕士及以上学位在读，计算机科学、人工智能或相关专业优先；5、有大规模搜索、推荐、LLM系统的算法研发经验加分",
"job_highlights": "未披露"
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7549846967020964104/detail"
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"fulltext": "算法实习生-Dev AI\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：Codebase 部门专注于代码领域的核心工作，包括字节跳动的代码托管、代码分析的基础架构搭建，以及相关前沿技术的深度探索。随着大语言模型（LLM）技术的迅速发展，我们积极布局，开展了一系列与 Code Agent 相关的技术研究和应用孵化工作。通过这些努力，我们致力于打造更加智能、高效、安全的新一代基础设施，为公司的技术发展和业务创新提供坚实支撑。\n\n1、参与字节跳动智能编程产品的模型优化、评测以及线上问题分析，提升产品用户体验；\n2、提升代码补全、生成、理解、问题修复各个关键任务的性能以及在产品上的表现；\n3、调研新技术，并推动Agent、RAG、多模态等大模型相关技术应用于编码、开发流程、效率工具与质量保障；\n4、将NLP技术与静态代码分析方法结合，解决代码生成、代码理解以及安全故障检测等问题。\n\n职位要求\n1、硕士及以上学位在读，计算机科学、人工智能或相关专业优先；\n2、具备扎实的计算机基础知识和编程能力，拥有良好的编程风格，熟悉至少一门编程语言，包括但不仅限于Java、C/C++、Python、Go等；\n3、良好的机器学习基础，熟悉机器学习相关类库，至少了解一种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）；\n4、具备良好的沟通和团队协作能力，以及良好的适应和学习能力，善于发现和定位问题；\n5、有大规模搜索、推荐、LLM系统的算法研发经验加分。\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：Codebase 部门专注于代码领域的核心工作，包括字节跳动的代码托管、代码分析的基础架构搭建，以及相关前沿技术的深度探索。随着大语言模型（LLM）技术的迅速发展，我们积极布局，开展了一系列与 Code Agent 相关的技术研究和应用孵化工作。通过这些努力，我们致力于打造更加智能、高效、安全的新一代基础设施，为公司的技术发展和业务创新提供坚实支撑。\n\n1、参与字节跳动智能编程产品的模型优化、评测以及线上问题分析，提升产品用户体验；\n2、提升代码补全、生成、理解、问题修复各个关键任务的性能以及在产品上的表现；\n3、调研新技术，并推动Agent、RAG、多模态等大模型相关技术应用于编码、开发流程、效率工具与质量保障；\n4、将NLP技术与静态代码分析方法结合，解决代码生成、代码理解以及安全故障检测等问题。\n1、硕士及以上学位在读，计算机科学、人工智能或相关专业优先；\n2、具备扎实的计算机基础知识和编程能力，拥有良好的编程风格，熟悉至少一门编程语言，包括但不仅限于Java、C/C++、Python、Go等；\n3、良好的机器学习基础，熟悉机器学习相关类库，至少了解一种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）；\n4、具备良好的沟通和团队协作能力，以及良好的适应和学习能力，善于发现和定位问题；\n5、有大规模搜索、推荐、LLM系统的算法研发经验加分。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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