字节跳动AIGC算法实习生-Seed

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：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、参与模型训练/推理优化算法的研究与开发，运用数据并行、模型并行、通信优化等前沿技术，提升模型训练/推理速度及效率； 2、开发和优化AI研发场景下的工具和方法，持续改进并行训练/推理模型的框架和策略，以满足公司业务的需求； 3、对业务进行性能瓶颈分析，实施模型训练/推理性能优化措施，提升训练/推理效率，同时利用硬件特性最大化资源效用，并与业界技术进步保持同步。

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：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、建立下一代多模态模型评测体系，引导模型向AGI的方向发展：创建针对推理与交互的下一代多模态模型评测Leaderboard，包括而不限于长视频高帧率评估、视频流式交互评估、视觉COT评估、世界模型评估方法，GUI/游戏等虚拟世界的通用多模态Agent评估方法； 2、探索多模态大模型能力边界：追踪业界对于模型能力的边界拓展进程，持续迭代复杂度更高的评测集合，防止基准测试饱和模型过拟合； 3、优化评测工程链路与评测手段：探索自动化评测任务构造和自动化评估方法，提升模型评测效率。

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：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责AIGC基础模型相关技术的研究和开发，包括图像、视频或3D生成&编辑等； 2、向字节跳动内部产品提供基础模型,及相关应用的支持； 3、探索以人工智能技术为核心的新产品。

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：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、参与模型训练/推理优化算法的研究与开发，运用数据并行、模型并行、通信优化等前沿技术，提升模型训练/推理速度及效率； 2、开发和优化AI研发场景下的工具和方法，持续改进并行训练/推理模型的框架和策略，以满足公司业务的需求； 3、对业务进行性能瓶颈分析，实施模型训练/推理性能优化措施，提升训练/推理效率，同时利用硬件特性最大化资源效用，并与业界技术进步保持同步。