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ByteIntern项目致力于构建业界领先的智能审核系统、机器学习中台及国际化支付体系,通过前沿AI技术保障商业内容安全与合规。团队提供多模态大模型训练、Agent技术落地、UGC内容生态建设及全球支付质量保障等核心业务场景,欢迎具备扎实技术基础与创新能力的同学加入。
ByteIntern 项目面向 2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),致力于构建业界领先的智能审核系统、机器学习中台及国际化支付体系。本次招聘提供 转正机会,工作地点覆盖上海、北京、深圳。
团队致力于构建业界领先的智能审核系统,通过前沿AI技术保障商业内容安全。
大模型训练框架研发:负责多模态大模型(视频理解/生成/Omni)的预训练、SFT、RL等任务效率优化,应用数据并行、模型并行及通信优化技术。
高性能推理框架优化:设计适配自研多模态模型的高性能推理框架,针对广告审核等高并发场景进行端到端调优。
模型推理加速:探索模型量化、知识蒸馏、结构剪枝、稀疏Attention、低精度计算(FP8/INT4)及NPU定制算子开发等技术。
Data AML作为字节跳动的机器学习中台,为抖音、今日头条等业务提供推荐、广告、CV、语音、NLP的训练和推理系统。
前沿方向探索:跟踪LLM、Agent、多语言等方向,面向信息分析、客服、搜索等真实场景提升效果。
能力优化:围绕指令遵循、复杂推理、长上下文、幻觉治理及Agent规划决策能力开展优化。
评测体系:挖掘高价值任务,设计量化评测体系,推动模型智能持续提升。
负责抖音UGC内容生态建设,通过AI大模型资源推动策略创新。
策略制定与落地:基于内容与人群理解,拆解策略逻辑,制定产品方案并落地验证。
AI模型应用:利用大模型识别能力与人群行为建模,推动内容识别能力上线与迭代。
数据分析与实验:负责策略相关的数据分析、A/B实验设计及效果评估,辅助业务策略迭代。
利用前沿大模型与Agent技术,研发下一代智能审核体系。
智能Agent研发:研发智能标注、风险识别、大模型治理及智能审核链路。
审核体系演进:重构传统审核链路,推进审核流程线上化、自动化,实现高效、稳定的商业化审核体系。
业务数据洞察:深入理解商业化广告投放逻辑,通过数据分析解决审核与治理中的实际痛点。
立足国际化业务,为全球支付产品线提供质量保障。
质量保障:深度参与国际支付系统的质量保障工作,确保服务高度可靠和稳定。
测试体系建设:独立搭建维护测试环境,编写测试用例与脚本,优化测试框架。
缺陷管理:发现、定位、跟踪产品缺陷,协同开发团队快速解决问题。
| 岗位名称 | 工作地点 | 学历要求 | 核心技能要求 |
|---|---|---|---|
| 大模型训练推理实习生 | 上海 | 硕士 | 分布式训练 (FSDP/DeepSpeed), 模型量化/剪枝, 推理加速 (vLLM/TensorRT-LLM) |
| 豆包大模型算法研究实习生 | 北京 | 本科/硕士 | 深度学习/NLP/RL, 顶会论文 (NeurIPS/ICML等), ACM/ICPC获奖 |
| 内容策略产品实习生 | 北京 | 本科 | SQL/Python, AI工作流搭建, Prompt撰写, A/B实验设计 |
| Agent研发实习生 | 深圳 | 硕士 | Java/Go/Python, 高并发系统设计, Agent架构/RAG, 广告审核业务理解 |
| 测试开发实习生 | 上海 | 本科 | Linux/SQL, 消息队列, Java/Python/Go等语言, 支付行业经验优先 |
实习时长:部分岗位(如产品)明确要求实习期4个月及以上,每周工作5天。
转正机会:符合岗位要求且表现优异的同学可获得转正机会。
工作环境:团队背景多元,提供跨文化交流机会及前沿技术探索平台。
核对毕业时间:务必确认自己属于2027届毕业生(2026.9-2027.8毕业)。
技能匹配:技术岗需重点准备分布式训练、模型优化或算法论文;产品岗需展示数据分析与AI应用能力。
时间协调:提前确认学校课程安排,确保能满足实习时长和出勤要求。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
负责多模态大模型训练效率优化、高性能推理框架设计及模型推理加速技术研究,涉及分布式训练、量化剪枝及NPU算子开发。
探索LLM/Agent/多语言前沿方向,优化指令遵循与复杂推理能力,设计量化评测体系,推动模型在真实生产力场景落地。
负责抖音UGC内容策略产品工作,利用AI大模型识别能力与人群行为建模,制定策略方案并推动模型在内容供给与分发场景的应用。
研发下一代智能审核体系与风险治理Agent,重构商业化广告审核链路,通过数据分析与AI技术解决审核与治理痛点。
深度参与国际支付系统质量保障,编写测试用例与脚本,搭建维护测试环境,优化测试框架以确保全球支付产品的高可靠性。
## ✅ 投递建议
明确自身技术栈与岗位匹配度:大模型训练/推理方向需熟悉FSDP/DeepSpeed等框架;算法研究岗需顶会论文或ACM获奖经历;产品岗需熟悉SQL/Python及Prompt工程;后端/测试岗需掌握高并发或支付系统基础。
针对大模型岗位,重点复习分布式训练原理、模型量化剪枝及推理加速技术(如vLLM/TensorRT-LLM);针对产品岗,需准备数据分析案例及AI工作流搭建经验;针对测试岗,需熟悉Linux环境、SQL及至少一门后端语言。
该批次明确要求2027届在读,非该批次或已毕业者无法投递;部分岗位(如算法研究)对顶会论文有硬性要求,无相关成果者慎投;实习期通常要求4个月及以上且每周5天,需提前协调学校课程。
本次招聘明确面向2027届毕业生,即2026年9月至2027年8月期间毕业的同学。非该时间段毕业的学生不符合ByteIntern项目的转正资格,建议仔细核对毕业年份后再进行投递。
大模型训练岗位需熟悉VeRL/FSDP/DeepSpeed等分布式框架及模型量化、剪枝等加速技术;算法研究岗则更看重顶会论文(如NeurIPS/ICML)及ACM/ICPC等竞赛获奖经历;产品岗需掌握SQL/Python及Prompt工程能力。
内容策略产品岗位明确要求实习期4个月及以上,且每周需工作5天。其他技术岗位虽未明确标注时长,但通常也需保证稳定的实习周期以支持项目落地,建议提前与学校协调课程安排。
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