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": "Agent算法实习生-Dev AI",
"job_level": "实习",AI生成
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"job_category": "算法"AI生成
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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
"visa_support": "未披露",
"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：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、对标行业标杆架构与技术方案，推进Agent产品架构升级、工具优化及模型适配，提升整体性能；\n2、推动Agent驱动模型的持续优化，探索Agentic方向的数据合成、预训练及后训练（SFT/RL）等技术路径；\n3、搭建Agent评测体系，构建覆盖Dev领域核心场景的评测集，并持续引入业界最新Benchmark；\n4、调研与评估前沿Agentic AI技术，推动其在编码、研发流程、效率工具与质量保障等场景中的落地应用。",
"requirements_text": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机科学、人工智能、软件工程等相关方向优先；\n2、代码能力过硬，拥有良好的编程风格，熟练掌握Python、Go、Java、C/C++等至少一门编程语言；\n3、具备扎实的工程落地能力、学术调研能力，以及逻辑与数据分析素养，对Agentic AI技术有浓厚兴趣；\n4、拥有Agent System相关的研发实践经验者优先，熟悉强化学习算法，并具备Agentic RL实操经历者优先；\n5、持续关注Agentic AI领域的前沿技术，拥有独立思考能力与系统化的研究思维，敢于突破现有技术范式；\n6、具备优秀的沟通协作与问题解决能力，可与工程、产品等深度合作，推动技术高效落地并创造业务价值。\n\n加分项\n1、在NeurIPS/ICLR/ICML/ACL/EMNLP等国际会议或期刊发表论文；\n2、有高质量开源项目、研究型工程或竞赛成果。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"强化学习",
"数据分析",
"Go",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机科学、人工智能、软件工程等相关方向优先；4、拥有Agent System相关的研发实践经验者优先，熟悉强化学习算法，并具备Agentic RL实操经历者优先；加分项",
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"fulltext": "Agent算法实习生-Dev AI\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：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、对标行业标杆架构与技术方案，推进Agent产品架构升级、工具优化及模型适配，提升整体性能；\n2、推动Agent驱动模型的持续优化，探索Agentic方向的数据合成、预训练及后训练（SFT/RL）等技术路径；\n3、搭建Agent评测体系，构建覆盖Dev领域核心场景的评测集，并持续引入业界最新Benchmark；\n4、调研与评估前沿Agentic AI技术，推动其在编码、研发流程、效率工具与质量保障等场景中的落地应用。\n\n职位要求\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机科学、人工智能、软件工程等相关方向优先；\n2、代码能力过硬，拥有良好的编程风格，熟练掌握Python、Go、Java、C/C++等至少一门编程语言；\n3、具备扎实的工程落地能力、学术调研能力，以及逻辑与数据分析素养，对Agentic AI技术有浓厚兴趣；\n4、拥有Agent System相关的研发实践经验者优先，熟悉强化学习算法，并具备Agentic RL实操经历者优先；\n5、持续关注Agentic AI领域的前沿技术，拥有独立思考能力与系统化的研究思维，敢于突破现有技术范式；\n6、具备优秀的沟通协作与问题解决能力，可与工程、产品等深度合作，推动技术高效落地并创造业务价值。\n\n加分项\n1、在NeurIPS/ICLR/ICML/ACL/EMNLP等国际会议或期刊发表论文；\n2、有高质量开源项目、研究型工程或竞赛成果。\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：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、对标行业标杆架构与技术方案，推进Agent产品架构升级、工具优化及模型适配，提升整体性能；\n2、推动Agent驱动模型的持续优化，探索Agentic方向的数据合成、预训练及后训练（SFT/RL）等技术路径；\n3、搭建Agent评测体系，构建覆盖Dev领域核心场景的评测集，并持续引入业界最新Benchmark；\n4、调研与评估前沿Agentic AI技术，推动其在编码、研发流程、效率工具与质量保障等场景中的落地应用。\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机科学、人工智能、软件工程等相关方向优先；\n2、代码能力过硬，拥有良好的编程风格，熟练掌握Python、Go、Java、C/C++等至少一门编程语言；\n3、具备扎实的工程落地能力、学术调研能力，以及逻辑与数据分析素养，对Agentic AI技术有浓厚兴趣；\n4、拥有Agent System相关的研发实践经验者优先，熟悉强化学习算法，并具备Agentic RL实操经历者优先；\n5、持续关注Agentic AI领域的前沿技术，拥有独立思考能力与系统化的研究思维，敢于突破现有技术范式；\n6、具备优秀的沟通协作与问题解决能力，可与工程、产品等深度合作，推动技术高效落地并创造业务价值。\n\n加分项\n1、在NeurIPS/ICLR/ICML/ACL/EMNLP等国际会议或期刊发表论文；\n2、有高质量开源项目、研究型工程或竞赛成果。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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