主分类：AI训练推理与计算优化
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": "AIGC模型压缩算法实习生-GenAI",
"job_level": "实习",AI生成
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"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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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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"requirements": {
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"degree": "2027届本科及以上学历在读",
"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：GenAI团队专注于开发跨模态生成式AI前沿技术（涵盖文本、图像、视频、落地页等），为广告主、代理商和创作者打造行业领先的创意提效及投放提效解决方案。我们致力于通过生成式AI技术实现创意工作流自动化，全面提升客户商业收益。团队立志引领广告科技与创意产业的生成式AI变革，为全球客户、创作者及整个生态体系赋能并创造价值。\n\n1、负责T2V、T2I、LLM、MultiModal-LLM等模型的效率优化，包括但不限于模型蒸馏、裁剪、量化、算子优化、链路设计等，结合业务需求，将GPU性能发挥到极致；\n2、探索极致的视频生成效果与视频生成性能，打造近实时的视频生成系统，并支持相关技术在数字人、商品视频等场景落地，赋能商业化场景创意制作及优化；\n3、参与GPT & Diffusion等生成式模型相关算法研发与优化, 跟进计算机视觉和自然语言处理领域的前沿技术研究。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；\n2、熟练掌握C++/Python，精通数据结构与算法；\n3、了解最新的T2V/LLM等大模型领域进展，熟悉视频生成、大语言模型等领域的压缩技术优先；\n4、熟练使用PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle或其他主流深度学习框架；\n5、具有AIGC模型训练/推理优化经验，熟悉vLLM、Diffusers等大模型工具优先；\n6、积极主动有热情，能与团队融洽合作相处, 具备较强的沟通能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"数据结构",
"模型训练",
"沟通能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；3、了解最新的T2V/LLM等大模型领域进展，熟悉视频生成、大语言模型等领域的压缩技术优先；5、具有AIGC模型训练/推理优化经验，熟悉vLLM、Diffusers等大模型工具优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AIGC模型压缩算法实习生-GenAI\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：GenAI团队专注于开发跨模态生成式AI前沿技术（涵盖文本、图像、视频、落地页等），为广告主、代理商和创作者打造行业领先的创意提效及投放提效解决方案。我们致力于通过生成式AI技术实现创意工作流自动化，全面提升客户商业收益。团队立志引领广告科技与创意产业的生成式AI变革，为全球客户、创作者及整个生态体系赋能并创造价值。\n\n1、负责T2V、T2I、LLM、MultiModal-LLM等模型的效率优化，包括但不限于模型蒸馏、裁剪、量化、算子优化、链路设计等，结合业务需求，将GPU性能发挥到极致；\n2、探索极致的视频生成效果与视频生成性能，打造近实时的视频生成系统，并支持相关技术在数字人、商品视频等场景落地，赋能商业化场景创意制作及优化；\n3、参与GPT & Diffusion等生成式模型相关算法研发与优化, 跟进计算机视觉和自然语言处理领域的前沿技术研究。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；\n2、熟练掌握C++/Python，精通数据结构与算法；\n3、了解最新的T2V/LLM等大模型领域进展，熟悉视频生成、大语言模型等领域的压缩技术优先；\n4、熟练使用PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle或其他主流深度学习框架；\n5、具有AIGC模型训练/推理优化经验，熟悉vLLM、Diffusers等大模型工具优先；\n6、积极主动有热情，能与团队融洽合作相处, 具备较强的沟通能力。\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：GenAI团队专注于开发跨模态生成式AI前沿技术（涵盖文本、图像、视频、落地页等），为广告主、代理商和创作者打造行业领先的创意提效及投放提效解决方案。我们致力于通过生成式AI技术实现创意工作流自动化，全面提升客户商业收益。团队立志引领广告科技与创意产业的生成式AI变革，为全球客户、创作者及整个生态体系赋能并创造价值。\n\n1、负责T2V、T2I、LLM、MultiModal-LLM等模型的效率优化，包括但不限于模型蒸馏、裁剪、量化、算子优化、链路设计等，结合业务需求，将GPU性能发挥到极致；\n2、探索极致的视频生成效果与视频生成性能，打造近实时的视频生成系统，并支持相关技术在数字人、商品视频等场景落地，赋能商业化场景创意制作及优化；\n3、参与GPT & Diffusion等生成式模型相关算法研发与优化, 跟进计算机视觉和自然语言处理领域的前沿技术研究。\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；\n2、熟练掌握C++/Python，精通数据结构与算法；\n3、了解最新的T2V/LLM等大模型领域进展，熟悉视频生成、大语言模型等领域的压缩技术优先；\n4、熟练使用PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle或其他主流深度学习框架；\n5、具有AIGC模型训练/推理优化经验，熟悉vLLM、Diffusers等大模型工具优先；\n6、积极主动有热情，能与团队融洽合作相处, 具备较强的沟通能力。",
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