搜狐大模型算法应用实习生（内容安全与社区应用方向）
任职要求
1、硕士及以上学历（2027年及以后毕业），计算机、电子信息、人工智能、数学等相关专业，具备扎实的算法与数据结构功底； 2、掌握扎实的数据结构与算法基础，至少熟练使用一门编程语言（Python/Go/C++/Java 等）； 3、具备Agent/RAG…
工作职责
1、探索多模态大模型在视频、图像、文本内容的理解能力，构建场景化模型，提升风险识别准召率； 2、研究UGC文本/图像拒绝理由的可解释性归因方法，推动人机协同审核应用落地； 3、构建大模型在风险防控等场景的垂类内容理解能力，优化模型对抗性及迭代效率； 4、开发视频、图文向量化表征技术，提升跨模态检索能力（如视频索引、图文相似性检索）； 5、推动大模型在业务系统中的落地。
利用商汤自研的AI应用开发者工具LazyLLM（https://github.com/LazyAGI/LazyLLM），探索AI-Agent的可能性和商业化落地场景，包含但不限于多模态RAG、AI-PPT、AI小说、旅行助手等；
实习表现优异，有实习转正机会！ 利用商汤自研的AI应用开发者工具LazyLLM（https://github.com/LazyAGI/LazyLLM），探索AI-Agent的可能性和商业化落地场景，包含但不限于多模态RAG、AI-PPT、AI小说、旅行助手等；
1、构建Agent自进化闭环系统：针对复杂商业场景，设计并研发具备自主进化能力的 Agent 框架，形成从任务执行到自我反思、经验总结、能力增强的完整闭环； 2、研发Agent自主学习与经验沉淀机制： --探索 Agent 在与环境交互中自主学习、自我改进的多元化路径； --研究长期经验沉淀算法，构建 Agent 可持续演化的能力底座，解决复杂任务流中的策略退化、长程优化等问题。 3、探索前沿Agent自演进路径： --研究自动化对齐、自主数据演化、指令自我迭代等方向，构建模型在弱监督乃至无人工干预下的自我演进机制； --探索启发式学习（Heuristic Learning）、自我博弈（Self-Play）等前沿技术，打造具备自驱动特征的智能体系统。 4、技术落地与业务实战：将自进化 Agent 算法应用于AccioWork等核心商业场景，沉淀具有行业影响力的技术方案与高水平学术成果。
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。 团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。 1、打造行业领先的大模型Context Engineering产品，包含向量库/知识库/记忆库等原子产品优化，在Agent Memory/参数化压缩/多模态/自进化等方向，通过模型侧优化创新提升产品竞争力； 2、探索行业领先的AI搜索/AI推荐/AI问答产品；推进数据合成；模型后训练等方案，提高模型通用能力和业务场景表现； 3、跟进学术界和工业界大模型相关技术进展，聚焦模型和底层创新，探索相关技术在业务应用。