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字节跳动算法实习生-Data

实习兼职A246083地点:北京状态:招聘

任职要求


1、硕士及以上学历在读,数学、人工智能等相关专业优先;
2、扎实的深度学习技术基础,有 NLP/多模态相关的项目经验,在ACL/NeurIPS/ICML/EMNLP/ICLR 等顶会上发表论文者优先或者有竞赛经验者…
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工作职责


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Data研发部门,负责公司产品线的推荐、广告、系统架构、大数据和开放平台等技术。

1、数据增强算法研发:优化数据增强算法,提高大模型预训练、SFT、RLHF 阶段的数据正确性、多样性;
2、大模型研发:基于大模型底座,优化训练链路,提升 Text2code、Code-interpreter 等模型应用效果;
3、跟进开源 SOTA 大模型:探索大模型 Scaling law 并结合开源大模型在数据智能领域的精调,沉淀技术专利;
4、推动大模型应用落地:探索包括 RAG-QA 机器人、数据洞察机器人等在真实场景的应用价值。
包括英文材料
学历+
深度学习+
NLP+
还有更多 •••
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实习A199436

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Data研发部门,负责公司产品线的推荐、广告、系统架构、大数据和开放平台等技术。 1、数据增强算法研发:优化数据增强算法,提高大模型预训练、SFT、RLHF 阶段的数据正确性、多样性; 2、大模型研发:基于大模型底座,优化训练链路,提升 Text2code、Code-interpreter 等模型应用效果; 3、跟进开源 SOTA 大模型:探索大模型 Scaling law 并结合开源大模型在数据智能领域的精调,沉淀技术专利; 4、推动大模型应用落地:探索包括 RAG-QA 机器人、数据洞察机器人等在真实场景的应用价值。

更新于 2024-07-04杭州
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实习A27441

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。

更新于 2025-02-17杭州
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实习A176396

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。

更新于 2025-02-17北京
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实习A28221A

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。

更新于 2025-02-17上海