小红书AI 工程实习生 （可转正）
任职要求
1、专业背景：计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业在校生（本科大三/大四、硕士、博士优先）； 2、技能要求： 熟悉Python/C++/Java等至少一门编程语言； 了解深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）或端侧开发技术（如Andr…
工作职责
本次实习计划围绕 AI编程提效 和 端智能开发 两大方向展开，具体内容如下： 1. AI编程提效方向 目标：通过AI技术优化软件开发流程，提升代码生成、测试、调试等环节的效率。 实习内容： 参与基于Agentic RAG 等技术构建企业级别知识库问答等LLM上层应用。 参与AI 加辅助编程工具的开发与优化（如代码自动补全、智能Bug检测等）； 基于大语言模型（LLM）探索代码生成与重构的可行性方案； 研究AI在软件工程中的落地场景（如需求分析、文档生成、Figma生成代、测试用例生成与结果分析码等）。 2. 端智能开发方向 目标：在移动端设备等资源受限场景下实现高效的AI模型部署与推理。 实习内容： 参与端侧AI模型的轻量化设计与优化（如模型剪枝、量化、蒸馏等）； 探索端云协同的智能应用方案（如模型动态更新、数据隐私保护等）； 落地实际场景的端智能应用（如移动端图像识别、用户行为分析等）。
1、 协助美术团队攻克技术难点，利用 Unity Shader 实现复杂材质、光照及后处理效果，确保画面在移动端的落地表现； 2、 基于 Python 或 C#，开发 DCC插件或 Unity 编辑器扩展工具，解决大规模美术生产中的效率瓶颈； 3、参与移动端到PC端的全链路性能分析与优化，并从技术角度提出资源优化方案； 4、参与制定美术资源制作规范，编写技术文档，搭建自动化资源检测流程，确保美术资产符合引擎技术标准。
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：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok内容发现团队负责的产品功能涵盖TikTok所有内容分发的场景，包括首页的搜索、推荐信息流等核心场景，通过个性化手段以及产品功能来满足用户发现内容的诉求。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。 1、参与构建在线流程流式数据调度系统，保证整体的数据调度性能以及高可扩展性； 2、参与构建整体的POI数据接入流程，数据在线/离线清洗模块； 3、参与构建核心的POI处理系统，包括准入、融合、聚合的服务模块，满足日均亿级的数据更新需求； 4、持续分析和深入发掘系统不足，提高系统性能和稳定性； 5、跟AI工程师一起，建立高效的模块更新、发布机制和流程，提升整个系统研发迭代效能。
1. 车端与云端数据流水线构建：设计并开发车端轻量化数据筛选与触发器，制定数据采集策略，确保高效回收有价值场景；构建与优化云端大规模数据自动化处理流水线，包括清洗、送标和评测，支持模型的持续迭代。 2. 自动化数据挖掘与标注：利用基于规则和基于VLM大模型的方法，对海量驾驶场景进行自动化、智能化的挖掘与标签生成。针对大模型挖掘任务，完成数据方案制定、模型微调、loss优化、模型评测等。 3. 云端大模型： - 跟踪最新的AI进展，在公司自有数据集上完成适配验证，完成AI模型选型。 - 参与或主导多模态视觉语言大模型的微调、优化与云端部署，使其适用于robotaxi场景的用户行为监测和车端Corner Case的远程决策支持（如生成避让、绕行指令）。
1. 车端与云端数据流水线构建：设计并开发车端轻量化数据筛选与触发器，制定数据采集策略，确保高效回收有价值场景；构建与优化云端大规模数据自动化处理流水线，包括清洗、送标和评测，支持模型的持续迭代； 2. 自动化数据挖掘与标注：利用基于规则和基于VLM大模型的方法，对海量驾驶场景进行自动化、智能化的挖掘与标签生成。针对大模型挖掘任务，完成数据方案制定、模型微调、loss优化、模型评测等； 3. 云端大模型： - 跟踪最新的AI进展，在公司自有数据集上完成适配验证，完成AI模型选型； - 参与或主导多模态视觉语言大模型的微调、优化与云端部署，使其适用于robotaxi场景的用户行为监测和车端Corner Case的远程决策支持（如生成避让、绕行指令）。