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_title": "大语言模型算法实习生-数据智能",
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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",
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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：专注大模型在数据智能方向的应用落地，横向支持公司多个数据产品的大模型解决方案。团队致力于跟进大模型前沿进展，结合领域模型的优化策略来设计端到端的算法优化和评估方案，实现数据产品的智能升级与应用效果提升。团队鼓励敏捷创新，知识共享的协作氛围，专注投入对数据智能课题的持续探索研究。\n\n1、数据增强算法优化：设计面向数据推理任务的Data-Centric算法框架，优化Reasoning Data合成链路，提升训练数据的逻辑一致性、领域适配性与多样性；\n2、Test-Time Compute：负责数据大模型与推理大模型的创新结合，解决思维链生成中的Over/Under-Thinking问题，探索复杂数据分析任务的Reward最优实践收益(包括语义理解、执行正确、查询效率、洞察启发性等)；\n3、推理大模型应用落地：跟进开源SOTA大模型的技术演进，实践Post-Training阶段的领域适配优化，在数据洞察机器人等产品中的验证应用价值，并基于评估体系实现效果的持续迭代，沉淀技术专利。",
"requirements_text": "1、2027届硕士及以上学位在读，人工智能等相关专业（如计算机科学、数学、电子工程等）优先；\n2、熟练使用Python、PyTorch等语言和代码库，熟悉大模型领域尤其是强化学习相关研究工作和算法，有大模型强化学习的研发基础，拥有高影响力会议论文（ICLR、NeurIPS、ICML等）、竞赛获奖经验者优先；\n3、有优秀的学术视野和判断力，具备优秀的问题提出、分析和解决能力，良好的团队协作精神和沟通意识。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
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"团队协作",
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"preferred_qualifications": "1、2027届硕士及以上学位在读，人工智能等相关专业（如计算机科学、数学、电子工程等）优先；2、熟练使用Python、PyTorch等语言和代码库，熟悉大模型领域尤其是强化学习相关研究工作和算法，有大模型强化学习的研发基础，拥有高影响力会议论文（ICLR、NeurIPS、ICML等）、竞赛获奖经验者优先",
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"fulltext": "大语言模型算法实习生-数据智能\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：专注大模型在数据智能方向的应用落地，横向支持公司多个数据产品的大模型解决方案。团队致力于跟进大模型前沿进展，结合领域模型的优化策略来设计端到端的算法优化和评估方案，实现数据产品的智能升级与应用效果提升。团队鼓励敏捷创新，知识共享的协作氛围，专注投入对数据智能课题的持续探索研究。\n\n1、数据增强算法优化：设计面向数据推理任务的Data-Centric算法框架，优化Reasoning Data合成链路，提升训练数据的逻辑一致性、领域适配性与多样性；\n2、Test-Time Compute：负责数据大模型与推理大模型的创新结合，解决思维链生成中的Over/Under-Thinking问题，探索复杂数据分析任务的Reward最优实践收益(包括语义理解、执行正确、查询效率、洞察启发性等)；\n3、推理大模型应用落地：跟进开源SOTA大模型的技术演进，实践Post-Training阶段的领域适配优化，在数据洞察机器人等产品中的验证应用价值，并基于评估体系实现效果的持续迭代，沉淀技术专利。\n\n职位要求\n1、2027届硕士及以上学位在读，人工智能等相关专业（如计算机科学、数学、电子工程等）优先；\n2、熟练使用Python、PyTorch等语言和代码库，熟悉大模型领域尤其是强化学习相关研究工作和算法，有大模型强化学习的研发基础，拥有高影响力会议论文（ICLR、NeurIPS、ICML等）、竞赛获奖经验者优先；\n3、有优秀的学术视野和判断力，具备优秀的问题提出、分析和解决能力，良好的团队协作精神和沟通意识。\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：专注大模型在数据智能方向的应用落地，横向支持公司多个数据产品的大模型解决方案。团队致力于跟进大模型前沿进展，结合领域模型的优化策略来设计端到端的算法优化和评估方案，实现数据产品的智能升级与应用效果提升。团队鼓励敏捷创新，知识共享的协作氛围，专注投入对数据智能课题的持续探索研究。\n\n1、数据增强算法优化：设计面向数据推理任务的Data-Centric算法框架，优化Reasoning Data合成链路，提升训练数据的逻辑一致性、领域适配性与多样性；\n2、Test-Time Compute：负责数据大模型与推理大模型的创新结合，解决思维链生成中的Over/Under-Thinking问题，探索复杂数据分析任务的Reward最优实践收益(包括语义理解、执行正确、查询效率、洞察启发性等)；\n3、推理大模型应用落地：跟进开源SOTA大模型的技术演进，实践Post-Training阶段的领域适配优化，在数据洞察机器人等产品中的验证应用价值，并基于评估体系实现效果的持续迭代，沉淀技术专利。\n1、2027届硕士及以上学位在读，人工智能等相关专业（如计算机科学、数学、电子工程等）优先；\n2、熟练使用Python、PyTorch等语言和代码库，熟悉大模型领域尤其是强化学习相关研究工作和算法，有大模型强化学习的研发基础，拥有高影响力会议论文（ICLR、NeurIPS、ICML等）、竞赛获奖经验者优先；\n3、有优秀的学术视野和判断力，具备优秀的问题提出、分析和解决能力，良好的团队协作精神和沟通意识。",
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