主分类：Agent系统开发
辅助：AI模型评测工程（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": "Coding Agent研发实习生-Seed",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
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"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",
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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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"degree": "本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
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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、开发完善工程级代码场景测试数据大规模自动构造过程，研发有代表性且创新的工程级代码评测场景；\n2、Coding Agent框架的测试和工程开发；\n3、与机器学习背景同事共同合作，研发Multi-Agent框架和RL策略。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能等相关专业优先；\n2、具有丰富的工程框架开发经验，熟悉操作系统及各类多任务场景调度策略和实现，熟悉多进程效率优化、异步框架优化的算法理论；\n3、对Coding Agent领域有深入了解和广泛调研使用，有扎实的工程基础，熟悉前后端开发、Docker等常见工程领域；\n4、了解语言模型和强化学习，对AI进行复杂任务有热情和信仰；\n5、工作主动性、行动力强，目标驱动，团队合作意识强；能迅速熟悉字节跳动内外部平台工具使用，具有主动提升效率的意识。",
"skills": [AI生成
"Docker",
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"fulltext": "Coding Agent研发实习生-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、开发完善工程级代码场景测试数据大规模自动构造过程，研发有代表性且创新的工程级代码评测场景；\n2、Coding Agent框架的测试和工程开发；\n3、与机器学习背景同事共同合作，研发Multi-Agent框架和RL策略。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能等相关专业优先；\n2、具有丰富的工程框架开发经验，熟悉操作系统及各类多任务场景调度策略和实现，熟悉多进程效率优化、异步框架优化的算法理论；\n3、对Coding Agent领域有深入了解和广泛调研使用，有扎实的工程基础，熟悉前后端开发、Docker等常见工程领域；\n4、了解语言模型和强化学习，对AI进行复杂任务有热情和信仰；\n5、工作主动性、行动力强，目标驱动，团队合作意识强；能迅速熟悉字节跳动内外部平台工具使用，具有主动提升效率的意识。\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、开发完善工程级代码场景测试数据大规模自动构造过程，研发有代表性且创新的工程级代码评测场景；\n2、Coding Agent框架的测试和工程开发；\n3、与机器学习背景同事共同合作，研发Multi-Agent框架和RL策略。\n1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能等相关专业优先；\n2、具有丰富的工程框架开发经验，熟悉操作系统及各类多任务场景调度策略和实现，熟悉多进程效率优化、异步框架优化的算法理论；\n3、对Coding Agent领域有深入了解和广泛调研使用，有扎实的工程基础，熟悉前后端开发、Docker等常见工程领域；\n4、了解语言模型和强化学习，对AI进行复杂任务有热情和信仰；\n5、工作主动性、行动力强，目标驱动，团队合作意识强；能迅速熟悉字节跳动内外部平台工具使用，具有主动提升效率的意识。",
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