百度AI全栈创意设计技术实习生(J98320)
任职要求
-专业无限制(我们期望非计算机学科的文学/历史/生物/地理等专业同学加入),发挥你的专业背景优势,将深奥的知识解构为直观、有趣的 AI 交互体验 -有较好的审美,能够洞察用户需求,逻辑思维能力强,表达顺畅 -对 AI、新技术 充满好奇与求真,对 AI 前沿知识…
工作职责
-参与百度搜索 AI 交互组件的创意和内容整理相关工作 -结合 AI 工具参与百度搜索 AI 交互组件的交互及视觉设计工作 -基于 Coding Agent 参与百度搜索 AI 交互组件的生产、检验工作 -参与百度搜索 AI 交互组件评估工作 -学习和实践 AI 各前沿知识
-参与百度搜索 AI 交互组件的创意和内容整理相关工作 -结合 AI 工具参与百度搜索 AI 交互组件的交互及视觉设计工作 -基于 Coding Agent 参与百度搜索 AI 交互组件的生产、检验工作 -参与百度搜索 AI 交互组件评估工作 -学习和实践 AI 各前沿知识
ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:商业平台与基础架构团队负责抖音集团广告投放系统、广告AI系统、广告业务平台、广告创意平台和广告研发效能平台的建设。负责抖音、今日头条等各端上的广告业务系统研发,并且构建高并发、高性能、高可用的服务框架,设计和研发多数据中心的广告系统架构。同时推动用户行为长序列、深度学习推荐模型、多模态LLM和AIGC等先进技术在商业化场景中的应用和落地,精准匹配广告与用户需求,让营销更高效、更智能、更可持续。 1、参与抖音集团广告系统平台开发,基于现代Web开发框架、低代码技术等方案,支持抖音、今日头条等各端上的信息流广告、开屏广告、搜索广告、激励广告等广告形态的一站式流量接入和样式开发; 2、参与抖音集团广告算法大数据平台开发,支持广告算法工程师的数据管理、数据挖掘、样本建模、特征工程等方向的平台全栈开发; 3、基于商业产品的发展趋势和广告系统的技术挑战,设计相应的前端架构,支持抖音集团广告业务的长期增长; 4、跨团队协作完成整体项目规划、设计与开发工作,重点参与项目的组件开发、平台优化、业务基建等任务。
1、在快手「可灵」参与可灵核心 Web 产品的开发工作,为可灵用户提供创作、创意圈、支付等各方面的能力,持续优化代码和服务质量; 2、发现并分析系统的瓶颈和风险并进行优化,确保线上服务的稳定运行; 3、深入参与需求收集、调研环节,并抽象为系统设计,设计并执行产品特性落地。
团队介绍:字节跳动剪映研发团队,主要支持剪映、醒图、Faceu 等多款国内外产品的研发工作,业务覆盖多元化影像创作场景,截止2021年6月,相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一,并继续保持高速增长。加入我们,一起打造全球最受用户欢迎的影像创作产品。 课题介绍: 1、课题背景: 1)数字化营销时代,企业对高质量、多样化营销素材的需求呈爆发式增长。从社交媒体图文到短视频广告,从个性化推荐文案到多模态互动内容,营销场景的复杂化与用户需求的碎片化对素材生成效率、创意水平和精准度提出了更高要求。传统依赖人工策划与设计的模式成本高、周期长,难以满足实时化、动态化、规模化的业务需求。尽管生成式AI(AIGC)技术(如GPT等)已在文本、图像生成领域取得突破,但在营销场景中仍面临创意适配性差、多模态协同能力弱、品牌一致性难保障等瓶颈。本课题旨在研发“创作领域Agent”,通过智能技术实现从策略洞察到内容生产的全链路自动化,推动营销效率与效果的革命性升级。 2)随着大语言模型、多模态模型等大模型的成熟,通过视觉理解、语音识别、文本生成等AI大模型能力,提升视频剪辑效率,基于创作者的需求和创意,高效的创作出炫酷、个性化的视频成为了可能。当前行业虽已有部分智能剪辑工具,但大多局限于规则化操作,成片或缺乏对用户意图的理解,效果同质化,或缺乏成片逻辑与情感,机械堆砌素材。 本课题旨在研究适合视频剪辑的大模型技术,结合剪映平台的强大剪辑能力和效果,打造一个智能剪辑的智能体(Agent),赋能自媒体内容生产、影视工业化、广告营销等场景。 2、课题挑战: 1、创意与商业价值的平衡:AI生成内容易陷入同质化,需突破算法在品牌调性理解、用户情感共鸣、营销目标对齐等方面的局限,确保创意兼具新颖性与商业转化价值。 2、多模态动态协同:文本、图像、视频等模态的生成需实现语义与风格的跨模态对齐,且需支持动态组合与实时迭代(如根据用户反馈即时优化素材)。 3、复杂场景泛化能力:营销场景高度细分(如电商促销、品牌故事、危机公关),Agent需具备上下文感知与领域迁移能力,避免“一刀切”生成策略。 4、计算效率与资源限制:高分辨率视觉素材生成、多版本AB测试等场景对算力需求极高,需优化模型轻量化与推理速度,满足企业级部署的可行性。 5、伦理与合规风险:需解决版权争议(如AI生成素材的版权归属)、内容安全(如虚假宣传、文化敏感性)等问题,构建可信可控的生成框架。 6、视频数据复杂性远超图片和文字,巨量的用户素材,要通过大模型去精准理解,并与图片、音频、文字等多模态特征统一,对多模态模型理解能力和推理优化,提出了极高要求。 7、大模型对素材编排和剪辑的结果,可能偏离用户真实意图,既要避免输出模板化、同质化,又要结合用户个性化和创意,在风格、节奏等维度上加入“人性化创意”。 8、大参数模型训练成本高,推理慢,如何通过模型优化、工程优化等手段,给移动端、PC等终端用户极致的体验,也是课题的一大挑战。 职位描述: 1、负责剪映CapCut的AI视频编辑方向的Agent模型训练与评测,使用SFT/RLHF/Post-training等技术对视频创作进行领域知识建模; 2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力,构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。