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": {
"job_title": "多模态大模型算法实习生-豆包手机助手",
"job_level": "实习",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"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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"degree": "2027届博士学位在读",
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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：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量—— 聚焦 AI 与智能硬件的深度融合，以 “让人与设备的交互更自然、更便捷” 为目标，探索前沿 AI 技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。\n在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：\n-直击 AI 与硬件结合的核心技术难题，参与从 “技术探索” 到 “场景落地” 的全链路研发；\n-主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；\n-站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。\n如果你心怀对技术的热忱，渴望在 AI 与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！\n\n1、支持「豆包手机助手」业务下大模型相关算法需求，包括理解大模型VLM和生成大模型Diffusion，通过数据、Pretrain、Post-Train（SFT、RL）优化，提升大模型在业务场景效果；\n2、跟进VLM、Diffusion相关技术最新发展趋势，探索大模型在AI硬件场景的创新应用。",
"requirements_text": "1、2027届博士学位在读，计算机、通信、数学等相关专业；\n2、扎实的机器学习CV/NLP/RL基础，有想法且动手能力强，出色的探索能力，在CVPR/ICCVNeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议上发表论文者优先；\n3、有多模态大模型或AIGC相关算法经验优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"自然语言处理",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "2、扎实的机器学习CV/NLP/RL基础，有想法且动手能力强，出色的探索能力，在CVPR/ICCVNeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议上发表论文者优先；3、有多模态大模型或AIGC相关算法经验优先",
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"fulltext": "多模态大模型算法实习生-豆包手机助手\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：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量—— 聚焦 AI 与智能硬件的深度融合，以 “让人与设备的交互更自然、更便捷” 为目标，探索前沿 AI 技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。\n在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：\n-直击 AI 与硬件结合的核心技术难题，参与从 “技术探索” 到 “场景落地” 的全链路研发；\n-主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；\n-站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。\n如果你心怀对技术的热忱，渴望在 AI 与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！\n\n1、支持「豆包手机助手」业务下大模型相关算法需求，包括理解大模型VLM和生成大模型Diffusion，通过数据、Pretrain、Post-Train（SFT、RL）优化，提升大模型在业务场景效果；\n2、跟进VLM、Diffusion相关技术最新发展趋势，探索大模型在AI硬件场景的创新应用。\n\n职位要求\n1、2027届博士学位在读，计算机、通信、数学等相关专业；\n2、扎实的机器学习CV/NLP/RL基础，有想法且动手能力强，出色的探索能力，在CVPR/ICCVNeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议上发表论文者优先；\n3、有多模态大模型或AIGC相关算法经验优先。\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：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量—— 聚焦 AI 与智能硬件的深度融合，以 “让人与设备的交互更自然、更便捷” 为目标，探索前沿 AI 技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。\n在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：\n-直击 AI 与硬件结合的核心技术难题，参与从 “技术探索” 到 “场景落地” 的全链路研发；\n-主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；\n-站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。\n如果你心怀对技术的热忱，渴望在 AI 与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！\n\n1、支持「豆包手机助手」业务下大模型相关算法需求，包括理解大模型VLM和生成大模型Diffusion，通过数据、Pretrain、Post-Train（SFT、RL）优化，提升大模型在业务场景效果；\n2、跟进VLM、Diffusion相关技术最新发展趋势，探索大模型在AI硬件场景的创新应用。\n1、2027届博士学位在读，计算机、通信、数学等相关专业；\n2、扎实的机器学习CV/NLP/RL基础，有想法且动手能力强，出色的探索能力，在CVPR/ICCVNeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议上发表论文者优先；\n3、有多模态大模型或AIGC相关算法经验优先。",
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