特斯拉人工智能应用实习生
任职要求
学士或硕士学位，人工智能、计算机科学、数据科学或相关领域优先。
具有人工智能能力（大语言模型、视觉识别等）具体落地和应用经验者优先。
对人工智能、机器学习和数…工作职责
特斯拉正在寻找优秀的亚太区人工智能应用实习生，作为服务流程和系统团队一员，你需要基于服务全业务流程识别智能化需求，应用智能化能力提升用户工作效率和客户满意度。和全球业务/IT部门保持良好沟通和配合，以最快的速度响应多变的业务需求，高效有序地完成系统上线和功能优化。 作为人工智能项目实习生，您将与跨职能团队紧密合作，包括系统开发工程师、数据科学家、设计师和各业务团队，以创新的AI解决方案，满足业务需求并提升用户体验，提升各团队工作效率和智能化，聪明高效的解决问题。 主要职责： 致力于AI能力和业务短期、长期需求结合，数据驱动，推动不断迭代、优化算法模型、语料库等，根据业务和用户需求不断优化产品。 支持业务系统配置、测试和日常系统问题监控和跟进，以及特定亚太区系统项目管理 熟悉业务方向和指标，掌握业务流程和场景，洞察业务痛点和潜在改善机会，将这些见解转化为系统优化方案 管理产品生命周期全过程，包括市场研究、竞争分析、需求规划、产品规划、迭代开发、测试、发布和迭代，跟踪产品性能，收集用户反馈。 保持对人工智能领域的最新发展和趋势的了解，并将这些见解应用到产品创新中。 形成系统操作手册和文档，协助完成新用户和新功能培训。 分析/认知需求本质和解决的根本问题，并提供最佳解决方案。 设定合理项目目标和时间点规划，推动项目有序如期进行和完结。 发起、协调跨部门团队合作，合理分配任务。
1. 负责大模型训练工作，包括数据准备、模型架构设计、训练过程优化等，确保模型具备高准确性和可靠性。 2. 设计和实现高效的分布式训练架构，利用公司现有计算资源，加速模型训练过程，处理大规模数据集。 3. 对训练好的模型进行评估和验证，通过各种指标衡量模型性能，及时调整训练策略，优化模型效果。 4. 跟踪深度学习领域的最新研究成果，将新技术、新方法应用到模型训练中，持续提升模型性能和创新能力。 5. 管理训练资源，合理分配GPU、CPU等硬件资源，优化训练成本，确保训练过程的高效性和经济性。 6. 与业务团队合作，推动技术应用落地，提升部门工作效率和服务质量。
团队介绍：字节跳动Stone-Cross Platform团队成立于2023年，致力于开发业界前沿的应用框架，构建LLM驱动的前沿系统和基础设施，提升开发者和用户体验。 课题介绍： 随着AI大模型研究的不断发展，文本生成、多模态理解以及Agent规划能力有了巨大的提升和突破，以豆包多模态交互、OpenAI Operator、Deepseek-R1推理模型为典型案例，应用的构建以及交互方式迎来了巨大的机遇和变革。我们希望结合LLM/VLM模型的多模态感知、深度思考和AI Agent等能力，深入探索大模型在AI应用构建效率和为智能交互体验上的创新。 研究方向： 本课题旨在利用大模型技术开发智能应用交互框架，研究内容包括：围绕大模型设计应用框架，利用大模型提升应用构建效率，如UI理解及代码生成等；使用大模型来理解应用的多模态Context及用户意图，进行意图规划及推理执行，完成用户交互；改进编程语言的设计，使其容易被大语言模型理解，验证，实现编程语言的自动生成，和编程语言之间的相互转译，从而加速新编程语言生态的构建；通过该课题的研究，我们希望实现更加智能、便捷和高效的应用框架，推动AI驱动的应用交互的普及与发展。 1、参与大模型在应用框架中的算法研究，探索和优化模型Post-training、AI Agent等技术； 2、研究和开发智能UI交互技术，提升界面的智能化和个性化水平； 3、设计跨平台、高性能、大模型便于理解和生成的编程语言； 4、开发和优化意图规划和推理算法，提升应用的理解和响应能力； 5、探索多模态数据融合技术，解决复杂场景下的精准推理与决策问题； 6、整理研究数据，撰写技术报告和发表研究论文。
团队介绍：字节跳动Stone-Cross Platform团队成立于2023年，致力于开发业界前沿的应用框架，构建LLM驱动的前沿系统和基础设施，提升开发者和用户体验。 课题介绍： 随着AI大模型研究的不断发展，文本生成、多模态理解以及Agent规划能力有了巨大的提升和突破，以豆包多模态交互、OpenAI Operator、Deepseek-R1推理模型为典型案例，应用的构建以及交互方式迎来了巨大的机遇和变革。我们希望结合LLM/VLM模型的多模态感知、深度思考和AI Agent等能力，深入探索大模型在AI应用构建效率和为智能交互体验上的创新。 研究方向： 本课题旨在利用大模型技术开发智能应用交互框架，研究内容包括：围绕大模型设计应用框架，利用大模型提升应用构建效率，如UI理解及代码生成等；使用大模型来理解应用的多模态context及用户意图，进行意图规划及推理执行，完成用户交互；改进编程语言的设计，使其容易被大语言模型理解，验证，实现编程语言的自动生成，和编程语言之间的相互转译，从而加速新编程语言生态的构建；通过该课题的研究，我们希望实现更加智能、便捷和高效的应用框架，推动AI驱动的应用交互的普及与发展。 1、参与大模型在应用框架中的算法研究，探索和优化模型Post-training、AI Agent等技术； 2、研究和开发智能UI交互技术，提升界面的智能化和个性化水平； 3、设计跨平台、高性能、大模型便于理解和生成的编程语言； 4、开发和优化意图规划和推理算法，提升应用的理解和响应能力； 5、探索多模态数据融合技术，解决复杂场景下的精准推理与决策问题； 6、整理研究数据，撰写技术报告和发表研究论文。
团队介绍：字节跳动Stone-Cross Platform团队成立于2023年，致力于开发业界前沿的应用框架，构建LLM驱动的前沿系统和基础设施，提升开发者和用户体验。 课题介绍： 随着AI大模型研究的不断发展，文本生成、多模态理解以及Agent规划能力有了巨大的提升和突破，以豆包多模态交互、OpenAI Operator、Deepseek-R1推理模型为典型案例，应用的构建以及交互方式迎来了巨大的机遇和变革。我们希望结合LLM/VLM模型的多模态感知、深度思考和AI Agent等能力，深入探索大模型在AI应用构建效率和为智能交互体验上的创新。 研究方向： 本课题旨在利用大模型技术开发智能应用交互框架，研究内容包括：围绕大模型设计应用框架，利用大模型提升应用构建效率，如UI理解及代码生成等；使用大模型来理解应用的多模态context及用户意图，进行意图规划及推理执行，完成用户交互；改进编程语言的设计，使其容易被大语言模型理解，验证，实现编程语言的自动生成，和编程语言之间的相互转译，从而加速新编程语言生态的构建；通过该课题的研究，我们希望实现更加智能、便捷和高效的应用框架，推动AI驱动的应用交互的普及与发展。 1、参与大模型在应用框架中的算法研究，探索和优化模型Post-training、AI Agent等技术； 2、研究和开发智能UI交互技术，提升界面的智能化和个性化水平； 3、设计跨平台、高性能、大模型便于理解和生成的编程语言； 4、开发和优化意图规划和推理算法，提升应用的理解和响应能力； 5、探索多模态数据融合技术，解决复杂场景下的精准推理与决策问题； 6、整理研究数据，撰写技术报告和发表研究论文。