字节跳动多模态大模型算法实习生-Data AML
任职要求
1、2025届硕士及以上学历在读，人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先； 2、扎实的数据结构和算法设计基础，熟练掌握Python/C++中的一种或多种，熟练掌握pytorch、tensorflow等深度学习框架； 3、有预训练基础技术，包括高效训练和封装部署服务化，NLP、CV、视频…
工作职责
ByteIntern：面向2025届毕业生（2024年9月-2025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：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、参与研发前沿算法，发表国际顶级论文、申请专利； 2、深入调研和关注多模态/NLP/CV等方向的前沿技术，应用解决业界实际问题的机会以及经验； 3、良好的团队氛围，丰富的计算和数据资源。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、AML负责给字节跳动提供大规模机器学习的算力，算法团队负责探索大算力与算法和应用如何结合，例如文本/ID生成式推荐、模型Scaling Law、用户超长序列端到端建模等； 2、参与抖音、今日头条等产品中机器学习算法应用与优化，包括推荐、广告、多模态等需要利用大量算力的地方； 3、和工程团队密切配合，探索新的架构下新的算法。
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：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、为全球企业级客户提供高效的算法服务，包括但不限于传统搜推广、大模型技术与搜推结合以及大模型应用产品； 2、理解不同行业的客户场景和需求，落地相应的算法解决方案，包括但不限于电商/内容推荐、基于大模型技术的搜索方案以及知识库问答等LLM上层应用； 3、探索大模型相关方向的前沿技术，推进相关技术在业务场景的落地，包括但不限于长序列建模/多模态/RAG/智能体； 4、与产品研发团队协作建设平台产品，在多云环境下为全球范围内的客户提供算法解决方案，包括但不限于智能推荐平台和大模型搜推平台。
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：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、AML负责给字节跳动提供大规模机器学习的算力，算法团队负责探索大算力与算法和应用如何结合，例如文本/ID生成式推荐、模型Scaling Law、用户超长序列端到端建模等； 2、参与抖音、今日头条等产品中机器学习算法应用与优化，包括推荐、广告、多模态等需要利用大量算力的地方； 3、和工程团队密切配合，探索新的架构下新的算法。
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：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、为全球企业级客户提供高效的算法服务，包括但不限于传统搜推广、大模型技术与搜推结合以及大模型应用产品； 2、理解不同行业的客户场景和需求，落地相应的算法解决方案，包括但不限于电商/内容推荐、基于大模型技术的搜索方案以及知识库问答等LLM上层应用； 3、探索大模型相关方向的前沿技术，推进相关技术在业务场景的落地，包括但不限于长序列建模/多模态/RAG/智能体； 4、与产品研发团队协作建设平台产品，在多云环境下为全球范围内的客户提供算法解决方案，包括但不限于智能推荐平台和大模型搜推平台。