字节跳动大模型算法实习生（代码智能方向）-Dev Platform
任职要求
1、硕士及以上学位在读，计算机、人工智能、自动化、数学相关专业优先； 2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握至少一门编程语言，包括但不限于Python、C/C++、Java、Go等，在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； 3、拥有机器学习领域的研究经历，特别是在大语言模型（LLMs）和生成式人工智能等方面，在NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH等顶会上发表过论文者优先，主导过业内影响力较大的项目者优先； 4、熟悉大模型领域的数据工程建设、预训练、SFT、RLHF等流程，具备实操经验及项目实践者优先； 5、熟悉Prompt Engineering、AI Agent、RAG等技术者优先，有使用Langchain、Data-Juicer等经验者优先。
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：Stone-Dev Platform团队负责 AI 应用开发工具平台的产品研发及相关能力建设。具体包括为字节跳动内外的 LLM 应用开发者提供开发框架、DevOps、可观测、LLMOps 等效率工具，以满足其生产活动需求；支持开发者进行数据处理、Prompt 工程、模型训练评测及推理部署等端到端的模型迭代流程，不断提升 AI 应用的效果。团队整体致力于构建 LLM 应用开发者生态，并推动产品的商业化建设。 1、参与扣子等AI应用开发平台的核心模块的效果优化建设，包括Prompt的自动生成、智能优化，AI应用的效果评测、数据合成，模型训练的数据工程、SFT、RLHF等功能； 2、参与智能客服问答的算法微调训练，参与RAG等模块的效果优化，运用NLP、多模态等技术进行高质量内容召回，提升企业对话场景的产品效果能力； 3、持续跟进LLM前沿技术，参与AI相关新产品功能的设计，为团队提供前沿的知识和见解，支持模型在NL2Code、NL2Workflow、NL2APP等场景的落地和迭代。
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：Stone-Dev Platform团队负责 AI 应用开发工具平台的产品研发及相关能力建设。具体包括为字节跳动内外的 LLM 应用开发者提供开发框架、DevOps、可观测、LLMOps 等效率工具，以满足其生产活动需求；支持开发者进行数据处理、Prompt 工程、模型训练评测及推理部署等端到端的模型迭代流程，不断提升 AI 应用的效果。团队整体致力于构建 LLM 应用开发者生态，并推动产品的商业化建设。 1、参与扣子等AI应用开发平台的核心模块的效果优化建设，包括Prompt的自动生成、智能优化，AI应用的效果评测、数据合成，模型训练的数据工程、SFT、RLHF等功能； 2、参与智能客服问答的算法微调训练，参与RAG等模块的效果优化，运用NLP、多模态等技术进行高质量内容召回，提升企业对话场景的产品效果能力； 3、持续跟进LLM前沿技术，参与AI相关新产品功能的设计，为团队提供前沿的知识和见解，支持模型在NL2Code、NL2Workflow、NL2APP等场景的落地和迭代。
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：Stone-Dev Platform团队负责AI应用开发工具平台的产品研发及相关能力建设。具体包括为字节跳动内外的LLM应用开发者提供开发框架、DevOps、可观测、LLMOps等效率工具，以满足其生产活动需求；支持开发者进行数据处理、Prompt工程、模型训练评测及推理部署等端到端的模型迭代流程，不断提升AI应用的效果。团队整体致力于构建LLM应用开发者生态，并推动产品的商业化建设。 1、参与扣子等AI应用开发平台的核心模块的效果优化建设，包括Prompt的自动生成、智能优化，AI应用的效果评测、数据合成，模型训练的数据工程、SFT、RLHF等功能； 2、参与智能客服问答的算法微调训练，参与RAG等模块的效果优化，运用NLP、多模态等技术进行高质量内容召回，提升企业对话场景的产品效果能力； 3、持续跟进LLM前沿技术，参与AI相关新产品功能的设计，为团队提供前沿的知识和见解，支持模型在NL2Code、NL2Workflow、NL2APP等场景的落地和迭代。
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：Stone-Dev Platform团队负责 AI 应用开发工具平台的产品研发及相关能力建设。具体包括为字节跳动内外的 LLM 应用开发者提供开发框架、DevOps、可观测、LLMOps 等效率工具，以满足其生产活动需求；支持开发者进行数据处理、Prompt 工程、模型训练评测及推理部署等端到端的模型迭代流程，不断提升 AI 应用的效果。团队整体致力于构建 LLM 应用开发者生态，并推动产品的商业化建设。 1、参与扣子等AI应用开发平台的核心模块的效果优化建设，包括Prompt的自动生成、智能优化，AI应用的效果评测、数据合成，模型训练的数据工程、SFT、RLHF等功能； 2、参与智能客服问答的算法微调训练，参与RAG等模块的效果优化，运用NLP、多模态等技术进行高质量内容召回，提升企业对话场景的产品效果能力； 3、持续跟进LLM前沿技术，参与AI相关新产品功能的设计，为团队提供前沿的知识和见解，支持模型在NL2Code、NL2Workflow、NL2APP等场景的落地和迭代。
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：Stone-Dev Platform团队负责AI应用开发工具平台的产品研发及相关能力建设。具体包括为字节跳动内外的LLM应用开发者提供开发框架、DevOps、可观测、LLMOps等效率工具，以满足其生产活动需求；支持开发者进行数据处理、Prompt工程、模型训练评测及推理部署等端到端的模型迭代流程，不断提升AI应用的效果。团队整体致力于构建LLM应用开发者生态，并推动产品的商业化建设。 1、参与扣子等AI应用开发平台的核心模块的效果优化建设，包括Prompt的自动生成、智能优化，AI应用的效果评测、数据合成，模型训练的数据工程、SFT、RLHF等功能； 2、参与智能客服问答的算法微调训练，参与RAG等模块的效果优化，运用NLP、多模态等技术进行高质量内容召回，提升企业对话场景的产品效果能力； 3、持续跟进LLM前沿技术，参与AI相关新产品功能的设计，为团队提供前沿的知识和见解，支持模型在NL2Code、NL2Workflow、NL2APP等场景的落地和迭代。