文远知行算法测试QA实习生（27/28届）-环卫车/物流车-广州

1、参与分析自动驾驶在道路测试和仿真测试中的行为表现，协助为自动驾驶策略改进提供可行性建议和数据支撑，在实践中学习如何将专业知识与实际业务结合。​ 2、学习监控业务指标波动，尝试执行基础下钻分析以反馈问题，并跟进及验证问题解决情况，逐步培养问题处理能力。​ 3、协助承担Case 的分析、聚类工作，跟进其闭环过程，在实践中掌握问题跟踪与解决的完整流程。​ 4、支持跨团队项目中的数据收集、整理、分析需求，在协作中提升沟通与团队合作能力。​

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：搜索QA团队职责为搜索全链路质量保障，业务涵盖抖音搜索、头条搜索、西瓜搜索、火山搜索和其他字节系app的搜索能力支持。有活力、有创造力、有韧性的QA搜索团队，加入我们，为用户提供极致和更未来化的搜索体验。充分整合内容，高效连接人与信息，致力于成为用户首选的搜索引擎，做“最懂你的搜索”。 1、负责公司LLM大模型方向质量保障工作，具体包括但不限于LLM模型服务、LLM插件、LLM试用评估平台、LLM解决方案平台、LLM安全平台、稳定性、模型部署、训练、微调等方向； 2、构建大模型相关质量体系，参与变更管控、自动化测试、稳定性建设等质效专项； 3、基于工程和算法团队现有质效问题给出合理质效解决方案，推动落地提高交付质效； 4、能及时关注和学习，并探索新的大模型相关质效解决方案。

岗位概述 负责 RoboNeo 视频创作类产品的需求设计与功能迭代，深入研究自媒体创作者（TikTok / YouTube / Instagram 等平台博主）的真实使用场景，将用户洞察转化为可落地的产品方案。你将全程参与从需求调研、PRD 撰写到上线验证的完整产品链路，并探索 AI Agent Skills 在视频创作场景中的模块化落地。 本岗位为 2026 年暑期实习，全职实习时长 5 个月以上。实习期间表现优秀者，将有机会获得留用。 职责描述 - 需求调研与场景分析：深入研究自媒体创作者的实际视频创作需求，通过用户访谈、竞品分析及数据挖掘，提炼高频痛点与核心诉求 - 产品功能设计与优化：协助产品经理完成视频创作相关功能（如智能剪辑、爆款复刻等）的产品设计；撰写清晰的 PRD，绘制原型图，并跟进研发与测试流程，确保功能高质量上线 - 视频 Agent Skills 场景化落地：针对特定创作场景（如商品展示、动漫短片等），协助梳理标准化流程与核心能力，将专业经验转化为可直接调用的模块化功能组件 - 数据分析与策略迭代：跟踪功能上线后的用户使用数据，分析转化漏斗与留存指标；基于数据反馈与用户声音，持续提出产品优化建议 - 跨部门协同与项目推进：与算法、研发、设计、运营等团队紧密协作，推动产品迭代计划顺利执行，确保产品按时交付 任职资格 - 对 AIGC 领域有浓厚兴趣，具备一定的知识储备，能理解 AI 产品的基本能力边界 - 有产品实习经验，熟练使用 Axure / Figma 等原型工具，熟悉产品研发全流程 - 具备基础数据分析能力，能独立使用 SQL 或 Excel 完成数据提取与分析 - 沟通表达能力强，善于独立思考，责任心强，能在多线并行的项目中保持高效推进 加分项 - 本身是活跃的短视频创作者或深度用户（TikTok / 抖音 / YouTube 等），对创作工具有亲身体感 - 了解主流 AI 视频生成工具（Sora、Runway、即梦等）及行业动态 - 有 B 端或 AI 工具类产品的实习经验 - 具备英语读写能力，有海外产品使用或分析经验 ▸ Overview You'll drive product design and feature iteration for RoboNeo's video creation tools, diving deep into how content creators on TikTok, YouTube, and Instagram actually work, and translating those insights into shippable product solutions. You'll own the full cycle from research and PRD writing to launch validation, and help explore modular AI Agent Skills for video creation. This is a full-time summer 2026 internship (5+ months). Strong performers will be considered for a return offer. ▸ Responsibilities - User Research & Scenario Analysis: Deeply understand the real creative needs of content creators through user interviews, competitive analysis, and data mining; distill pain points and core requirements - Product Design & Optimization: Support the PM in designing video creation features (e.g., smart editing, viral content replication); write clear PRDs, create wireframes, and follow through on development and QA to ensure quality launches - Video Agent Skills Deployment: For specific creation scenarios (e.g., product showcases, animated shorts), help map out standardized workflows and translate expertise into modular, reusable components - Data Analysis & Iteration: Track user behavior post-launch; analyze conversion funnels and retention metrics; deliver product optimization recommendations based on data and user feedback - Cross-Functional Collaboration: Work closely with algorithm, engineering, design, and operations teams to drive the product roadmap and ensure on-time delivery ▸

我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。