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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届硕士及以上学位在读",
        "language": "未披露",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：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\n\nTikTok泛架构团队处于业务和基础架构之间，我们的目标是拥抱AI，构建最先进的业务架构基建，建立公众信任和合规，关注资源管理和成本优化，用户体验和稳定性，提高工程质量和研发效率。在这里你既能感受到技术对上层业务的赋能，又可以提高在架构层面技术深度的理解，期待你的加入！\n\n1、在TikTok客户端环境内构建策略和AI算法模型，在智能决策、意图识别、内容理解等领域进行业务落地；\n2、和工程团队合作，分析和提升模型性能，包括但不限于推理速度、内存占用和能耗优化；\n3、参与适用于客户端的CV、NLP、LLM、MLLM等垂直基础能力模型的优化和落地；\n4、参与端智能算法的长期探索，如端侧大模型应用、隐私计算、端边云协同等；\n5、业务覆盖搜索、推荐、社交、直播等多个核心场景。",
        "requirements_text": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、扎实的算法基础（数据结构/机器学习/深度学习），熟练掌握Python，熟悉PyTorch框架，编码能力优秀；\n3、熟悉ML、强化学习、NLP、CV、等相关的技术，有性能优化策略、用户体验策略、流媒体优化等方向的实战经验优先；\n4、理解Transformer/BERT/GPT等模型架构，有LLM相关项目经验者优先；\n5、加分项：在顶会（CCF-A）发表过相关论文。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
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            "机器学习",
            "深度学习",
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            "数据结构",
            "性能优化"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、软件工程等相关专业优先；3、熟悉ML、强化学习、NLP、CV、等相关的技术，有性能优化策略、用户体验策略、流媒体优化等方向的实战经验优先；4、理解Transformer/BERT/GPT等模型架构，有LLM相关项目经验者优先；5、加分项：在顶会（CCF-A）发表过相关论文",
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    "fulltext": "端侧大模型算法实习生-TikTok泛架构\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：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\n\nTikTok泛架构团队处于业务和基础架构之间，我们的目标是拥抱AI，构建最先进的业务架构基建，建立公众信任和合规，关注资源管理和成本优化，用户体验和稳定性，提高工程质量和研发效率。在这里你既能感受到技术对上层业务的赋能，又可以提高在架构层面技术深度的理解，期待你的加入！\n\n1、在TikTok客户端环境内构建策略和AI算法模型，在智能决策、意图识别、内容理解等领域进行业务落地；\n2、和工程团队合作，分析和提升模型性能，包括但不限于推理速度、内存占用和能耗优化；\n3、参与适用于客户端的CV、NLP、LLM、MLLM等垂直基础能力模型的优化和落地；\n4、参与端智能算法的长期探索，如端侧大模型应用、隐私计算、端边云协同等；\n5、业务覆盖搜索、推荐、社交、直播等多个核心场景。\n\n职位要求\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、扎实的算法基础（数据结构/机器学习/深度学习），熟练掌握Python，熟悉PyTorch框架，编码能力优秀；\n3、熟悉ML、强化学习、NLP、CV、等相关的技术，有性能优化策略、用户体验策略、流媒体优化等方向的实战经验优先；\n4、理解Transformer/BERT/GPT等模型架构，有LLM相关项目经验者优先；\n5、加分项：在顶会（CCF-A）发表过相关论文。\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：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\n\nTikTok泛架构团队处于业务和基础架构之间，我们的目标是拥抱AI，构建最先进的业务架构基建，建立公众信任和合规，关注资源管理和成本优化，用户体验和稳定性，提高工程质量和研发效率。在这里你既能感受到技术对上层业务的赋能，又可以提高在架构层面技术深度的理解，期待你的加入！\n\n1、在TikTok客户端环境内构建策略和AI算法模型，在智能决策、意图识别、内容理解等领域进行业务落地；\n2、和工程团队合作，分析和提升模型性能，包括但不限于推理速度、内存占用和能耗优化；\n3、参与适用于客户端的CV、NLP、LLM、MLLM等垂直基础能力模型的优化和落地；\n4、参与端智能算法的长期探索，如端侧大模型应用、隐私计算、端边云协同等；\n5、业务覆盖搜索、推荐、社交、直播等多个核心场景。\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、扎实的算法基础（数据结构/机器学习/深度学习），熟练掌握Python，熟悉PyTorch框架，编码能力优秀；\n3、熟悉ML、强化学习、NLP、CV、等相关的技术，有性能优化策略、用户体验策略、流媒体优化等方向的实战经验优先；\n4、理解Transformer/BERT/GPT等模型架构，有LLM相关项目经验者优先；\n5、加分项：在顶会（CCF-A）发表过相关论文。",
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