零一万物AI场景应用规划项目（实习生）
任职要求
1、本科或硕士在读，金融、财务、会计、审计、经济等专业优先；
2、熟练使用至少两类AI工具，如大模型对话、AI搜索、智能体搭建、AI编程或自动化工具；
3、能够借助AI独立完成资料研究、内容生产或简单Demo搭建，而非仅进行基础问答；
4…工作职责
1、开展金融行业及AI应用场景研究，整理政策、案例和业务资料； 2、协助完成会议纪要、流程梳理、项目台账及交付文档； 3、运用AI工具完成资料检索、长文档提炼、数据整理、报告初稿及PPT制作； 4、使用大模型、智能体或低代码平台搭建简单AI Demo，参与场景验证、功能测试和效果优化； 5、支持咨询报告、解决方案及售前材料的撰写与完善。
1. 负责后端系统的设计、开发和维护，确保代码质量和性能优化； 2. 参与需求分析、技术方案设计，并编写高质量的技术文档； 3. 独立完成模块开发，解决复杂业务逻辑和技术难题； 4. 与前端、测试、产品等团队协作，保证项目按时高质量交付； 5. 具备AI和LLM大语言模型技术背景优先考虑。
1. 负责后端系统的设计、开发和维护，确保代码质量和性能优化； 2. 参与需求分析、技术方案设计，并编写高质量的技术文档； 3. 独立完成模块开发，解决复杂业务逻辑和技术难题； 4. 与前端、测试、产品等团队协作，保证项目按时高质量交付； 5. 具备AI和LLM大语言模型技术背景优先考虑。
【课题说明】 面向 C 端用户的酒旅专业 AI Agent 项目，旨在构建具备需求理解、行程规划、商品推荐与专业问答能力的酒旅智能 Agent，为用户在行前、行中与行后关键决策环节提供可靠的智能支持。 该 Agent 面向复杂出游需求与多约束决策场景，打通“咨询—规划—推荐—交易”的一体化酒旅服务链路，提升用户决策效率与酒旅服务转化能力，形成行业领先的智能出游入口。 【建议研究方向】 1. 酒旅专业 Agent 技术架构设计 围绕酒旅场景的复杂任务拆解，构建覆盖需求理解、行程规划、商品推荐与酒旅咨询的专业子 Agent 体系，研究多 Agent 之间的协作机制与任务分工策略，支持用户多轮对话下的动态需求调整与规划演化。 2. 酒旅 Agent 自动化评测体系研究 从酒旅专业性与用户体验两个维度，构建多维度评测 Benchmark，覆盖需求理解准确性、规划合理性、推荐匹配度与对话稳定性等核心能力；探索基于规则与模型裁判的 Auto-Eval 方法，提升 Agent 能力评测的效率与一致性。 3. 酒旅 Agent 模型后训练与数据构建 探索酒旅领域的合成数据构建方案，快速积累高质量训练数据；结合 SFT、偏好对齐与强化学习等方法，持续提升模型在复杂规划、推荐决策与工具调用等关键任务上的效果与泛化能力。
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。 课题介绍：抖音研发团队，负责抖音短视频、直播、中长视频、搜索、图文、音乐、社交通讯、医疗等业务技术开发，以及字节跳动旗下产品的客服平台、业务安全、用户增长、用户体验、抖音账号、AI技术研究与赋能等中台团队的研发工作。本次课题共涉及5个方向： 1、用户体验：抖音场景下的端侧大模型架构与推理加速体系研究； 2、抖音直播：迭代3D生成大模型，优化数据、编码和模型架构，提升3D资产生成效率和品质； 3、汽水音乐：聚焦音乐生成大模型的核心算法研究与优化，旨在攻克上述技术瓶颈，提升AI音乐创作的质量、可控性与创新性，赋能短视频配乐、虚拟偶像等多元应用场景； 4、AI技术研究与赋能：随着大模型在代码生成与软件开发中的应用不断深化，构建端到端AI Coding模型已成为提升研发效率的关键方向。本课题聚焦从数据构建、模型训练（SFT/RL）、到推理部署的全链路优化，探索从需求理解，代码生成与修复，与功能上线的一体化建模方法。重点解决领域知识注入、大规模SFT训练、Agentic RL等问题，推动AI在抖音等真实业务研发场景中的规模化落地； 5、小荷健康：围绕问诊、工具调用、科普与病例分析，提升医疗大模型任务规划与推理能力，保证结果准确稳定可用。 课题挑战： 1、资源约束极强，需兼顾算力、内存与功耗；通用性要求高，需支撑多业务场景高精度处理；面向差异化设备，实现任务复杂度的弹性适配； 2、高质量3D数据严重稀缺，3D几何与纹理表征复杂，生成质量与美术水准比仍有差距，当前链路冗长效率偏低； 3、音乐审美偏好的量化建模问题、长序列高品质音乐生成问题、多风格泛化与创新生成问题、推理增强方法的迁移应用问题； 4、抖音研发大模型需高效的业务知识注入，复杂且超长的上下文管理，解决高质量训练数据稀缺，Agentic RL的持续训练； 5、小荷健康围绕医疗场景基座模型 ，Agent Foundation构建与评测体系，强化模型复杂知识检索、任务分解及长链路执行能力。通过优化 SFT、RL、OPD等后训练方法的组合策略，兼顾模型效果、稳定性与泛化性。同时探究线上用户体验与基座模型训练间的关联，实现医疗大模型能力与实际应用效果的协同提升。 课题价值： 1、技术价值：等参数量级下，可大规模落地的业界领先模型；业务价值：提升抖音用户和业务接入的覆盖面，获得用户和营收价值； 2、技术上提升3D表征与生成能力，迭代3D生成大模型；业务上支撑直播和社交应用，产出丰富3D资产，满足海量用户的个性化需求； 3、技术上突破音乐生成在审美建模、长序列连贯性等核心瓶颈，引领AI音乐生成技术前沿；业务上提升抖音/汽水音乐的AI创作能力，降低音乐创作门槛，丰富内容生态，提供音乐内容供给； 4、技术上探索前沿模型训练策略，构建字节内部真实环境下的数据飞轮，提高业务研发效率，提升代码质量与性能； 5、技术上提升医疗大模型Agent与Post-Training方向的关键技术突破，提升问诊、科普、病例分析等核心场景业务效果，沉淀可复用的数据、训练与评测方法，支撑长期模型演进。