字节跳动AIGC算法实习生-国际商业化产品与技术
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先； 2、在自然语言处理、多模态、视觉算法、AIGC、LLM、搜索、机器学习、深度学习、智能问答、对话管理、知识图谱、文本生成、人机对话等领域有实际的开发和从业经验者优先； 3、有好奇心，喜欢新事物，善于合作，有一定的抗压能力； 4、至少熟悉一门计算机编程语言，包括并不限于C/C++/Java/Go/Python； 5、有高水平论文的优先，包括但不限于ACL、EMNLP、COLING、WWW、AAAI等； 6、实践动手能力强，ACMICPC，NOI/IOI，Topcoder，Kaggle比赛获奖者优先。
工作职责
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：国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设，为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地，在这里你将有机会开阔自己的国际化视野，接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法，并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 1、负责商业化广告业务的文案、图片、视频等创意自动化生成相关研发工作，探索并应用GPT、Diffusion等模型生成高质量商业化内容，赋能商业化场景创意制作及优化； 2、参与GPT&Diffusion等生成式模型相关算法研发与优化，跟进计算机视觉和自然语言处理领域的前沿技术研究； 3、追踪业界语言模型、视觉生成、多模态及Generative AI方向最新技术，针对业务场景及问题设计创意算法解决方案，并落地相关自动化创作及优化能力。
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：国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设，为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地，在这里你将有机会开阔自己的国际化视野，接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法，并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 1、负责T2V、T2I、LLM、MultiModal-LLM等模型的效率优化，包括但不限于模型蒸馏、裁剪、量化、算子优化、链路设计等结合业务需求，将GPU性能发挥到极致； 2、探索极致的视频生成效果与视频生成性能，打造近实时的视频生成系统，并支持相关技术在数字人、商品视频等场景落地，赋能商业化场景创意制作及优化； 3、参与GPT&Diffusion等生成式模型相关算法研发与优化，跟进计算机视视觉和自然语言处理领域的前沿技术研究。
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：国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设，为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地，在这里你将有机会开阔自己的国际化视野，接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法，并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 1、负责Foundation model和Generative AI的基础能力建设，追踪业界文本生成/翻译、图生文、Deepfake等方向的最新技术，极致优化预训练、微调、领域知识注入、RLHF、RM、AI Safety等能力； 2、将AIGC相关技术在广告、电商、短视频、直播等商业产品的内容理解上落地，构建新一代基于大模型的商业化生态； 3、从事强化学习与大语言模型智能体（LLM-based Agent）相结合的交叉研究与应用落地； 4、探索大模型高效训练/推理方案。
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：国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设，为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地，在这里你将有机会开阔自己的国际化视野，接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法，并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 1、深入探索AIGC模型，研究文生图、文生视频、LLM、多模态LLM、强化学习等前沿方向，并产出科研成果； 2、研究强化学习与大语言模型智能体（LLM-based Agent），并推动相关应用的落地； 3、深入探索图像、视频的生成与编辑技术，推动创新研究及应用。
团队介绍：国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设，为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地，在这里你将有机会开阔自己的国际化视野，接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法，并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 课题背景： 随着全球化业务的快速增长，广告场景面临千亿级数据训练、毫秒级实时响应、多模态内容理解与生成的综合挑战。传统广告模型（如CTR/CVR预估）在分布式训练效率、长序列用户行为建模、长尾泛化能力等方面逐渐面临瓶颈。与此同时，LLM技术为广告系统带来了革新机遇——从基于AIGC的广告素材生成、大规模超长序列建模、多模态视频内容理解，到隐私安全增强的联邦学习框架，以及通过大语言模型重构用户意图挖掘与定向策略等，均成为行业前沿探索方向。 课题挑战： 在广告业务场景中，探索LLM技术突破传统模型能力边界：一方面需重构广告召回与排序机制，通过长周期用户兴趣建模解决短行为序列的局限性，同时满足广告系统高实时响应要求，实现LLM增强的全域流量效率提升；另一方面需实现AIGC广告素材的规模化生产与精准控制，平衡品牌规范约束与创意多样性，适配全球化场景下的多语言与文化合规需求。此外，如何从非结构化行为数据中挖掘用户隐式意图，突破冷启动、泛化性等业务瓶颈，成为提升广告效果的关键技术创新方向。 另外广告生态特有的复杂约束对LLM技术提出更高要求：在海量站内站外信号的背景下，解决超大规模稀疏数据下的模型迭代效率问题；同时需构建隐私安全的LLM协同计算框架，在保障数据合规的前提下实现广告主专属数据与平台模型的深度协同。这些挑战要求技术方案兼具算法创新与系统工程能力，以应对广告场景中特有的实时性、规模化和合规性等多重挑战。