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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"job_category": "算法"AI生成
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"responsibilities": "ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：AI Platform 团队，隶属于产品研发和工程架构部门。面向公司内部各业务线，建设统一的AI 应用基础设施和工程平台，帮助业务高效、稳定地落地大模型应用，加速 AI 产品创新。\n在平台产品侧，团队打造了新一代AgentOps平台，提供 Prompt Engineering、Agent观测、评测、数据处理、模型微调等 Agent 全生命周期解决方案，帮助Agent开发者构建效果调优的数据飞轮。产品也已成功推出商业化版本。\nAI Platform 团队还持续孵化多种面向内部与外部场景的AI应用创新产品，积极探索大模型应用的技术发展。团队氛围好，发展空间大，欢迎加入！\n\n1、参与面向AI Coding场景的研发提效项目，包括大模型、Agent效果优化等，包括模型训练、数据准备、Agent自进化、测试时计算等；\n2、参与面向内部研发场景的模型训练调优，包括CT、SFT、RL以及相应的数据工程、评测工程等；\n3、参与面向内部研发场景的Agent调优，包括上下文工程、测试时计算、记忆、知识库等；\n4、持续跟进LLM前沿技术，参与AI相关新产品功能的设计，为团队提供前沿的知识和见解。",
"requirements_text": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、人工智能、自动化、数学相关专业优先；\n2、拥有AI coding相关研究经验，或拥有Agent优化、大模型训练相关实操经验者优先；\n3、拥有AI领域的研究经历，特别是在大语言模型（LLMs）和生成式人工智能等方面，在顶会上发表过论文者优先，主导过业内影响力较大的项目者优先；\n4、具备优秀的开发能力，熟练使用Vibe coding工具者优先。",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、人工智能、自动化、数学相关专业优先；2、拥有AI coding相关研究经验，或拥有Agent优化、大模型训练相关实操经验者优先；3、拥有AI领域的研究经历，特别是在大语言模型（LLMs）和生成式人工智能等方面，在顶会上发表过论文者优先，主导过业内影响力较大的项目者优先；4、具备优秀的开发能力，熟练使用Vibe coding工具者优先",
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"fulltext": "大模型算法实习生-AI Platform\n职位描述\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：AI Platform 团队，隶属于产品研发和工程架构部门。面向公司内部各业务线，建设统一的AI 应用基础设施和工程平台，帮助业务高效、稳定地落地大模型应用，加速 AI 产品创新。\n在平台产品侧，团队打造了新一代AgentOps平台，提供 Prompt Engineering、Agent观测、评测、数据处理、模型微调等 Agent 全生命周期解决方案，帮助Agent开发者构建效果调优的数据飞轮。产品也已成功推出商业化版本。\nAI Platform 团队还持续孵化多种面向内部与外部场景的AI应用创新产品，积极探索大模型应用的技术发展。团队氛围好，发展空间大，欢迎加入！\n\n1、参与面向AI Coding场景的研发提效项目，包括大模型、Agent效果优化等，包括模型训练、数据准备、Agent自进化、测试时计算等；\n2、参与面向内部研发场景的模型训练调优，包括CT、SFT、RL以及相应的数据工程、评测工程等；\n3、参与面向内部研发场景的Agent调优，包括上下文工程、测试时计算、记忆、知识库等；\n4、持续跟进LLM前沿技术，参与AI相关新产品功能的设计，为团队提供前沿的知识和见解。\n\n职位要求\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、人工智能、自动化、数学相关专业优先；\n2、拥有AI coding相关研究经验，或拥有Agent优化、大模型训练相关实操经验者优先；\n3、拥有AI领域的研究经历，特别是在大语言模型（LLMs）和生成式人工智能等方面，在顶会上发表过论文者优先，主导过业内影响力较大的项目者优先；\n4、具备优秀的开发能力，熟练使用Vibe coding工具者优先。\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：AI Platform 团队，隶属于产品研发和工程架构部门。面向公司内部各业务线，建设统一的AI 应用基础设施和工程平台，帮助业务高效、稳定地落地大模型应用，加速 AI 产品创新。\n在平台产品侧，团队打造了新一代AgentOps平台，提供 Prompt Engineering、Agent观测、评测、数据处理、模型微调等 Agent 全生命周期解决方案，帮助Agent开发者构建效果调优的数据飞轮。产品也已成功推出商业化版本。\nAI Platform 团队还持续孵化多种面向内部与外部场景的AI应用创新产品，积极探索大模型应用的技术发展。团队氛围好，发展空间大，欢迎加入！\n\n1、参与面向AI Coding场景的研发提效项目，包括大模型、Agent效果优化等，包括模型训练、数据准备、Agent自进化、测试时计算等；\n2、参与面向内部研发场景的模型训练调优，包括CT、SFT、RL以及相应的数据工程、评测工程等；\n3、参与面向内部研发场景的Agent调优，包括上下文工程、测试时计算、记忆、知识库等；\n4、持续跟进LLM前沿技术，参与AI相关新产品功能的设计，为团队提供前沿的知识和见解。\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、人工智能、自动化、数学相关专业优先；\n2、拥有AI coding相关研究经验，或拥有Agent优化、大模型训练相关实操经验者优先；\n3、拥有AI领域的研究经历，特别是在大语言模型（LLMs）和生成式人工智能等方面，在顶会上发表过论文者优先，主导过业内影响力较大的项目者优先；\n4、具备优秀的开发能力，熟练使用Vibe coding工具者优先。",
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