字节跳动广告大模型算法实习生-广告业务
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读，计算机、机器学习和模式识别等相关专业优先； 2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++或Python编程语言； 3、在ACM/ICPC、Top Coder、Kaggle等比赛中有优异的表现和获奖经历者优先…
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：广告业务原为商业产品与技术部门，为抖音集团的商业变现提供广告产品与技术，负责端到端大型广告系统建设，覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵，践行“激发生意新可能”理念，致力于让营销更省心、更高效、更美好，推动商业的可持续增长，让不分体量、地域的企业及个体，都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。连接广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的全球最佳智能营销平台之一。在这里，你将投身建设面向未来的数字营销能力，接触到全球先进的商业产品架构、模型和算法，在互联网广告行业始终创新。 1、探索并落地超大规模商业化大模型，在业务场景做深度适配和极致优化； 2、参与商业化大模型多体裁内容数据链路建设、指令微调、偏好对齐、模型优化全流程实践； 3、应用商业化大模型AI技术，优化算法建模方法、模型结构、特征和样本等，提升模型性能； 4、跟踪调研大模型以及相关方向的前沿技术； 5、深入研究和探索大模型在未来广告场景中的应用。
【职位前言】 DeepSeek-R1的发布给世界带来了不小的震撼，更令人敬佩的是，无论是赶超OpenAI o1的模型效果，还是节省百万美元成本的工程优化，这背后的原理与实现都在官方发布的技术报告和开源项目中一一公开。 大语言模型的前沿研究将不再只是少数巨头才玩得起的项目，更多的研究者可以入局这场对人工智能探索的新征程。 如果您对模型背后的工程优化充满好奇（FP8混合精度训练、分布式专家并行等），想深入了解并上手实践，但又没有合适的计算资源与明确的优化目标，又对模型 post-training（GRPO强化学习、模型蒸馏等等）跃跃欲试，但又没有明确的应用场景和数据资源—— 那不妨来网易云音乐，和我们搭上这趟时代的列车，一起拆解硬核技术，聚焦于音乐业务中的搜索、推荐、广告场景，探索大模型的应用落地与高效部署。 【职位描述】 1、参与大模型在后训练和推理工程中的性能优化，结合底层硬件特性从混合精度训练、矩阵计算加速、注意力机制计算优化、GPU分布式并行等方面提升工程效率； 2、通过强化学习、模型蒸馏等方式，构建音乐领域具有 CoT 推理能力的大语言模型，应用于搜索、推荐、广告等业务场景。 【我们拥有】 1、音乐行业内海量用户独一无二的数据资源； 2、贴近实际的业务场景，让 idea 落地并发挥价值； 3、可观的计算资源，性能上还有极大的空间待与你一同挖掘； 4、鼓励创新探索、倡导悉心钻研、宽松融洽多元的团队氛围； 5、成果转换的支持，合作完成项目及论文，助力未来的职业发展。
本课题的研究目标是打造行业领先的多语言能力强化的大语言模型，结合业务海量的多语言互译语料，以及平台生活化特色的笔记评论数据，利用数据合成、RL冷启训练、SFT和RLHF等技术，实现： 1、在小红书多语言大模型翻译场景取得领先效果； 2、多语言场景下，AI搜索的检索和生成技术。
团队负责小红书生成式推荐方向，目前已经完成了原型架构的开发和线上验证，欢迎有能力、有热情的同学一起，共同探索生成式推荐和多模态大模型在真实业务场景的价值。
拥抱LLM技术，深度改进多模态内容理解技术，应用到小红书商业化广告审核场景中来解决实际业务问题； 1.负责NLP、CV、多模态相关算法研发与落地，包括但不限于笔记图文内容结构化、文本&多模态内容理解、主题发现、信息抽取、命名实体识别、智能摘要、意图理解等； 2.进行大模型前沿技术探索和研发，包含但不限于In-context learning、SFT、RLHF、DPO等，用大模型解决实际的业务场景问题； 3.负责对各业务场景下相关技术问题进行分析、算法设计、研发以及推动上线，提升业务效果；