字节跳动机器学习系统研发实习生-豆包大模型

团队介绍：字节跳动Stone-Cross Platform团队成立于2023年，致力于开发业界前沿的应用框架，构建LLM驱动的前沿系统和基础设施，提升开发者和用户体验。 课题介绍： 随着AI大模型研究的不断发展，文本生成、多模态理解以及Agent规划能力有了巨大的提升和突破，以豆包多模态交互、OpenAI Operator、Deepseek-R1推理模型为典型案例，应用的构建以及交互方式迎来了巨大的机遇和变革。我们希望结合LLM/VLM模型的多模态感知、深度思考和AI Agent等能力，深入探索大模型在AI应用构建效率和为智能交互体验上的创新。 研究方向： 本课题旨在利用大模型技术开发智能应用交互框架，研究内容包括：围绕大模型设计应用框架，利用大模型提升应用构建效率，如UI理解及代码生成等；使用大模型来理解应用的多模态Context及用户意图，进行意图规划及推理执行，完成用户交互；改进编程语言的设计，使其容易被大语言模型理解，验证，实现编程语言的自动生成，和编程语言之间的相互转译，从而加速新编程语言生态的构建；通过该课题的研究，我们希望实现更加智能、便捷和高效的应用框架，推动AI驱动的应用交互的普及与发展。 1、参与大模型在应用框架中的算法研究，探索和优化模型Post-training、AI Agent等技术； 2、研究和开发智能UI交互技术，提升界面的智能化和个性化水平； 3、设计跨平台、高性能、大模型便于理解和生成的编程语言； 4、开发和优化意图规划和推理算法，提升应用的理解和响应能力； 5、探索多模态数据融合技术，解决复杂场景下的精准推理与决策问题； 6、整理研究数据，撰写技术报告和发表研究论文。

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Flow产品研发团队，专注研究AI智能化相关业务落地，目前落地豆包、Cici 等 APP，以及对应的Bot 开发平台等AI智能化创新产品，业务和团队均处于快速发展期，成长空间大，欢迎各位同学加入！ 1、参与大模型在应用框架中的算法研究，探索和优化模型Post-training、AI Agent等技术； 2、研究和开发智能UI交互技术，提升界面的智能化和个性化水平； 3、设计跨平台、高性能、大模型便于理解和生成的编程语言； 4、开发和优化意图规划和推理算法，提升应用的理解和响应能力； 5、探索多模态数据融合技术，解决复杂场景下的精准推理与决策问题； 6、整理研究数据，撰写技术报告和发表研究论文。

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、负责大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 2、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、分布式模型训练、数据管理、高性能计算等； 3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、编译优化技术、强化学习RL/Agent环境交互技术等的引入落地； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。

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、参与大模型训练场景编排调度系统和容错系统的架构设计、开发、优化工作，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等难题； 2、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、硬件故障检测、强化学习RL/Agent环境交互技术； 3、与算法团队合作，进行框架与系统的联合优化。