特斯拉0-2年毕业生-AI Native Engineer（博士）-上海
任职要求
• PhD student in Computer Science, Electronic Engineering, Mathematics, Statistics, or related fields (graduating soon or within 2 years of graduation); • Solid mathematical foundation, familiar with linear algebra, probability and statistics, optimization theory, and related knowledge. • Familiar with deep learning frameworks (such as TensorFlow, PyTorch) and common algorithms (such as CNN, RNN, Transformer, etc.); • Proficient in one pro…
工作职责
The Role We are seeking a student who is passionate about artificial intelligence and algorithms to join our technical team, participate in the design and development of real-world projects, enhance your professional skills, and accumulate valuable practical experience. As an AI Algorithm Engineer, you will collaborate closely with senior algorithm engineers and data scientists, delve into cutting-edge technologies in the field of artificial intelligence, and transform theoretical knowledge into practical abilities through real projects. Responsibilities • Participate in the algorithm design and development of AI-related projects, including but not limited to areas such as deep learning, natural language processing, computer vision, and reinforcement learning. • Build, train, and optimize AI models, and assist the team in completing model evaluation and data analysis. • Read, understand, and write cutting-edge papers in related fields, explore new technologies, and attempt to implement them. • Assist the IT Application team in completing data processing, feature engineering, and other digital tasks. • Learn and master the team's existing code repos and toolchain, and complete the development and optimization of specific modules. • You will collaborate closely with senior algorithm engineers and data scientists, delve into cutting-edge technologies in the field of artificial intelligence, and transform theoretical knowledge into practical abilities through real projects.
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：抖音AI团队主要负责抖音项目以及团队内的AI落地相关基础建设工作。我们的职责是用前沿的AI技术去赋能抖音应用以及抖音团队。我们希望在AI技术的加持下，能够更好的给抖音用户带来更好的信息消费体验，也能够让抖音这个大型组织能够更加高效的运转，从而更加及时的满足用户的各项诉求。团队主要负责抖音AI基础建设，包括但不限于模型训练、Agent相关的工程链路开发、通用Agent工具抽象以及AI Native的各类产品开发工作。AGI信仰强，以发展成为AI Native组织为目标，努力拓展传统协作模式的职责边界，充分给同学们提供自身探索的空间。 1、负责代码大模型相关的数据收集、清洗、构建与管理，搭建高效稳定的数据处理Pipeline； 2、负责代码大模型评测体系的建设，包括评测集构建、评测框架开发与评测执行； 3、探索和实现基于大模型的智能体（Agent），应用于代码生成、Bug修复、测试用例生成等复杂研发任务； 4、持续追踪并复现LLM+SE领域前沿技术动态，并将其应用于实际业务场景中，推动技术落地。
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：集团信息系统部（Corporate Information System）负责字节跳动信息系统建设。通过构建领先的信息系统，助力公司业务和组织的长期高效经营与发展。与此同时，在安全、隐私、合规层面持续治理，为公司的稳健发展保驾护航。字节跳动的员工分布在全球超过120个城市，业务模式复杂，用户规模大。到现在，集团信息系统部已经覆盖人事、财务、法务、采购、审批、职场等多个领域，隐私安全工作同步开展，AIGC创新孵化也在逐步落地实现。 1、负责AI Native应用的算法研发和LLM效果优化工作，推动最前沿技术的探索和应用； 2、探索大语言模型等先进AI技术在字节跳动国际化公司运营的落地，包括领域预训练、指令微调、训练和推理加速、模型评测等技术； 3、提升自然语言理解的能力，比如实体识别、意图识别、NL2SQL，向量召回，结构化/非结构化，短文本/长文本的表征学习等；应用于对话系统、文本生成、文本分类、知识图谱，检索问答等领域； 4、提升多模态识别和理解能力，比如图片、音频、视频等多模态分类、内容挖掘、理解和生成等。
T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 你的挑战： 攻克LLM全链路训练难题：主导大模型训练，优化模型Scaling Law，结合应用需求突破分布式性能瓶颈，基于RL增强模型推理能力，打造电商领域最懂用户需求的超级大脑（含多模态VLM研发）。 为什么选择淘天？ 1.坐拥电商领域最大规模场景：每天处理数亿次用户交互，覆盖搜索/推荐/广告/客服/营销全链路，你将直接面对全球最复杂的电商需求场景。 2.定义未来购物标准：你研发的模型将服务数亿消费者，结合大语言和多模态模型能力满足用户偏好，影响海量商家经营决策。 3.顶级科研配置：超大规模GPU集群支持大规模参数模型训练，自研分布式框架实现训练推理效率大幅提升，顶级会议发表，前沿技术成果即时输血。 加入我们，你将获得： 1.与NLP/多模态领域顶尖团队共创，解锁大模型在商品理解、智能创作、消费决策、购物对话等场景的无限可能。 2.弹性化的技术路线选择权，既可在大模型基础技术方面突破能力上限，也可深入应用层打造现象级AI产品。 3.打通产学研用全链路：支持技术成果转化顶会论文和专利+百万级ai native用户产品。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ꔷ 投递T-Star实习生，提前解锁淘天顶级技术岗位，实习与T-Star正式批/应届秋招投递不冲突。拿到T-Star意向书的同时，将获得直通正式批次终面的机会；参与T-Star实习且表现优秀的同学，提供T-Star转正Offer。
·你将站在AI应用的最前沿，以AI-native的思维和方式，专注于大型语言模型及智能体应用的开发，将复杂的业务需求转化为智能、自主的系统。 ·协助负责Agent系统的核心逻辑与策略设计，包括任务拆解、工具调用、记忆管理、多智能体协作等。 ·使用LangChain、LlamaIndex等主流框架或自研工具，快速构建、测试和迭代AI Agent应用。 ·深入理解业务场景，与产品、研究团队紧密合作，将业务逻辑与LLM能力深度融合，设计和实现高效的解决方案。 ·协助负责Context Engineering、Continue Training、RAG等关键技术的应用和优化，持续提升Agent系统的性能和可靠性。 *