快手生成式AI算法实习生【北京/深圳】

团队介绍：广告业务原为商业产品与技术部门，为抖音集团的商业变现提供广告产品与技术，负责端到端大型广告系统建设，覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵，践行"激发生意新可能"理念，致力于让营销更省心、更高效、更美好，推动商业的可持续增长，让不分体量、地域的企业及个体，都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。连接广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的全球最佳智能营销平台之一。在这里，你将投身建设面向未来的数字营销能力，接触到全球先进的商业产品架构、模型和算法，在互联网广告行业始终创新。 课题介绍： 1、核心技术架构： 1）下一代广告技术栈： 模型算法层：搭建基于强化学习的智能出价与流量预估系统，攻克深层转化场景下的数据稀疏、多源异构数据融合（延迟数据/埋点噪声/跨平台行为）等行业难题； 系统工程层：构建支持基于长序列特征的实时预估框架，研发支持动态创意组合的自动化投放引擎； AIGC融合层：建立文/图/视频多模态生成技术中台，实现从IP素材生成到智能投放的全链路闭环； 2）行业首创的AIGC解决方案： 正在搭建全球领先的"小说→漫剧"智能生产线，攻克三大技术堡垒： 多模态叙事引擎：研发支持角色一致性保持（Character-aware Diffusion）、分镜自动生成（Storyboard LLM）、动态运镜控制（Camera ControlNet）的复合型生成框架； 工业化工作流：构建支持分布式渲染、多版本AB测试、合规性审核的智能生产管线，实现日均千级素材产能； 投放增效系统：开发生成质量量化评估模型（QAGAN），建立素材生成-投放效果的反哺优化机制； 2、岗位挑战： 你将主导： 构建支持沿模型的混合推理框架，优化多卡并行下的生成效率； 设计跨模态对齐算法，提升文字指令到视觉元素的可控生成精度； 研发基于用户行为分析的智能素材变异系统，实现CTR提升30%+的个性化内容生成； 打造从内容生产到实时竞价的全自动化广告引擎； 3、我们期待这样的开拓者： 精通Diffusion Models技术栈，具有LoRA/ControlNet/T2I-Adapter等微调框架的实战调优经验； 熟悉多模态大模型（如VideoPoet、Sora等视频生成技术原理），具备跨模态表征学习研究背景； 拥有广告算法背景者优先，熟悉CVR预估、智能出价等核心模块与生成式AI的结合点； 出色的工程化能力，主导过至少一个完整AIGC项目的端到端落地（从模型训练到服务部署）。

团队介绍：负责影像业务剪映、醒图等创作工具的增长、内容分发和商业化的算法，以及数据科学相关工作，致力于激发用户创作灵感、优化创作效率和提高所创作内容的价值，并完成增长与商业化变现。 课题介绍：剪映CapCut创作工具需要更自动化的扩大模版与素材的供给，降低创作过程的难度，本课题旨在通过AIGC根据当前热点，推荐，搜索等分发线索自动生成模版、素材、音乐，大规模补充模版与素材供给，为用户提供更多创作灵感，以及根据用户上传素材，AIGC辅助自动成片。 1、基于多模态大模型（LLM/视觉/音频）技术，研发自动化内容生成系统，通过分析热点、搜索趋势及用户行为数据，构建动态生成模型，实现视频模板、风格化素材、场景适配音乐的规模化生产，提升创作工具的内容供给多样性； 2、研究用户意图深度理解模型，通过用户上传的原始素材（图片、视频片段、文字描述）分析创作目标，构建端到端的自动成片Pipeline，实现镜头分割、转场特效生成、字幕匹配、音乐适配的全流程AI化； 3、设计跨模态对齐算法，解决图文/视频/音乐的多维度语义匹配问题。

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：字节跳动安全与风控-Flow部门，负责Flow业务中大模型和生成式AI应用如豆包、Cici、扣子等的安全保障工作。团队为业务面临的数据安全、用户隐私挑战、新兴大模型攻击方式等安全隐患提供创新的防御能力和解决方案，我们在北京、杭州、深圳、美国均设有安全研发中心，团队和业务正处于快速发展期，成长空间大，欢迎各位同学加入。 1、研究业界的算法和技术方案，探索大模型训练在安全领域应用的上限； 2、深入大模型技术栈，结合安全关键问题进行深度产品集成和落地，如代码分析、漏洞检测、自动化攻击研判、Oncall； 3、数据构建/合成/标注/清洗、推理模型/代码模型等后训练（SFT/RL）、框架开发、模型加速与蒸馏等； 4、与资深工程师合作，解决大数据量/可靠性/时延/成本等挑战，将研究成果落地产生价值； 5、与高校合作，共同发表顶级论文。

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：字节跳动安全与风控-Flow部门，负责Flow业务中大模型和生成式AI应用如豆包、Cici、扣子等的安全保障工作。团队为业务面临的数据安全、用户隐私挑战、新兴大模型攻击方式等安全隐患提供创新的防御能力和解决方案，我们在北京、杭州、深圳、美国均设有安全研发中心，团队和业务正处于快速发展期，成长空间大，欢迎各位同学加入。 1、研究业界的算法和技术方案，探索大模型训练在安全领域应用的上限； 2、深入大模型技术栈，结合安全关键问题进行深度产品集成和落地，如代码分析、漏洞检测、自动化攻击研判、Oncall； 3、数据构建/合成/标注/清洗、推理模型/代码模型等后训练（SFT/RL）、框架开发、模型加速与蒸馏等； 4、与资深工程师合作，解决大数据量/可靠性/时延/成本等挑战，将研究成果落地产生价值； 5、与高校合作，共同发表顶级论文。