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搜狐AI Infra系统研发实习生

实习兼职技术地点:北京状态:招聘

任职要求


·具备扎实的计算机科学基础,熟悉数据结构算法和计算机网络。
·熟练掌握至少一门后端编程语言,并有相关的项目实践经验。
·熟悉主流的Web框架、数据库、缓存等后端技术,并具备系统设计能力。
·对AI技术有浓厚兴趣,有AI相关基础设施的实践经验者优先,如:向量数据库、模型服务化、LLM网关等。
·具备出色的动手能力和解决实际问题的能力,能快速学习并应用新技术。

工作职责


·协助负责AI应用的后端系统设计、开发与维护,保障服务的高可用性、可扩展性和安全性。
·协助负责AI研发全流程中的关键平台工具的设计与开发。
·协助构建和维护核心的AI基础服务,如统一模型服务网关、向量数据库与检索引擎,为上层AI应用提供基础能力。
·与算法、全栈及产品团队紧密协作,深入理解研发流程中的痛点,持续优化基础设施与工具链,赋能团队进行更前沿的AI探索。
*
包括英文材料
数据结构+
算法+
Web+
缓存+
系统设计+
大模型+
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实习A60741

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:字节跳动豆包大模型团队(Seed)成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限,并探索新的交互。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 豆包大模型团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、参与字节跳动机器学习训练框架的研究与开发,服务于全公司各个产品; 2、参与机器学习训练框架底层组件的抽象,设计,优化与落地; 3、与全公司算法部门合作,为重点项目进行算法与系统的联合优化。

更新于 2024-05-16
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实习A26643

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:字节跳动豆包大模型团队(Seed)成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限,并探索新的交互。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 豆包大模型团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、参与字节跳动机器学习训练框架的研究与开发,服务于全公司各个产品; 2、参与机器学习训练框架底层组件的抽象,设计,优化与落地; 3、与全公司算法部门合作,为重点项目进行算法与系统的联合优化。

更新于 2024-05-16
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实习A71417A

日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责字节跳动机器学习平台的开发,支撑公司相关业务的算法生产与高效迭代; 2、设计和实现机器学习相关的基础设施/算法框架/工具链等,并推动落地到业务中; 3、参与Quota和核心调度系统设计,持续提升平台能力、降低算法使用成本。

更新于 2025-05-13
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实习A243158A

日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责字节跳动机器学习平台的开发,支撑公司相关业务的算法生产与高效迭代; 2、设计和实现机器学习相关的基础设施/算法框架/工具链等,并推动落地到业务中; 3、参与Quota和核心调度系统设计,持续提升平台能力、降低算法使用成本。

更新于 2025-05-13