字节跳动算法实习生-数据智能

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：专注大模型在数据智能方向的应用落地，横向支持公司多个数据产品的大模型解决方案。团队致力于跟进大模型前沿进展，结合领域模型的优化策略来设计端到端的算法优化和评估方案，实现数据产品的智能升级与应用效果提升。团队鼓励敏捷创新，知识共享的协作氛围，专注投入对数据智能课题的持续探索研究。 1、数据增强算法优化：优化SFT/RLHF阶段的数据合成算法，提升训练数据的准确性、多样性和领域适配性； 2、大模型研发：负责面向Code与逻辑推理的大语言模型技术的创新研发，推动基于大语言模型的In-Context Learning、NL2Code建模、自然语言逻辑推理等关键技术的研发和核心问题的解决； 3、推动大模型应用落地：探索包括智能数据问答机器人、代码编程助手等在真实场景的应用价值，并基于评估体系实现应用效果的持续迭代； 4、跟进开源SOTA大模型：探索大模型Scaling law并实践开源大模型在数据智能领域的Post-Training，沉淀技术专利。

团队介绍：专注大模型在数据智能方向的应用落地，横向支持公司多个数据产品的大模型解决方案。团队致力于跟进大模型前沿进展，结合领域模型的优化策略来设计端到端的算法优化和评估方案，实现数据产品的智能升级与应用效果提升。团队鼓励敏捷创新，知识共享的协作氛围，专注投入对数据智能课题的持续探索研究。 课题介绍： 背景：在Bird、Spider2.0等复杂数据分析榜单中，基于通用大模型的COT、Prompt工程方案相比BI分析师仍有较大差距(sota 75 vs 92)。近期推理大模型例如OpenAI O3、DeepSeek R1利用Test-Time Scaling Law提升模型推理能力，并指出后训练阶段中RL是提升的重要训练方式。本课题聚焦推理大模型后训练技术（SFT+RL），通过reasoning优化模糊语义理解、多步逻辑推导、复杂查询分解等关键问题，目标建立数据分析领域的推理大模型的方法体系。 课题主要关注的挑战点包括： 1、数据分析领域中高质量的reasoning数据生成，基于高质量数据的SFT冷启动训练来提升RL(GRPO、PPO)训练稳定性，包括多Epoch训练稳定、推理格式对齐等问题； 2、通过混合Reward(包括语义理解、代码执行、难度区分、子查询效率等多角度Reward)提升在模糊语义理解、多步逻辑推导、复杂查询分解的reasoning效果来提升结果准确率； 3、探索推理大模型overthinking的解决方案，面向简单到复杂问题数据分析问题，推理模型可合理的输出推理过程长度，同时保持整体准确率效果。 1、数据增强算法优化：设计面向数据推理任务的Data-Centric算法框架，优化Reasoning Data合成链路，提升训练数据的逻辑一致性、领域适配性与多样性； 2、Test-Time Compute：负责数据大模型与推理大模型的创新结合，解决思维链生成中的Over/Under-Thinking问题，探索复杂数据分析任务的Reward最优实践收益(包括语义理解、执行正确、查询效率、洞察启发性等)； 3、推理大模型应用落地：跟进开源SOTA大模型的技术演进，实践Post-Training阶段的领域适配优化，在数据洞察机器人等产品中的验证应用价值，并基于评估体系实现效果的持续迭代，沉淀技术专利。

团队介绍：专注大模型在数据智能方向的应用落地，横向支持公司多个数据产品的大模型解决方案。团队致力于跟进大模型前沿进展，结合领域模型的优化策略来设计端到端的算法优化和评估方案，实现数据产品的智能升级与应用效果提升。团队鼓励敏捷创新，知识共享的协作氛围，专注投入对数据智能课题的持续探索研究。 课题介绍： 背景：在Bird、Spider2.0等复杂数据分析榜单中，基于通用大模型的COT、Prompt 工程方案相比BI分析师仍有较大差距(sota 75 vs 92)。近期推理大模型例如OpenAI O3、DeepSeek R1利用Test-Time Scaling Law提升模型推理能力，并指出后训练阶段中RL是提升的重要训练方式。本课题聚焦推理大模型后训练技术（SFT+RL），通过reasoning优化模糊语义理解、多步逻辑推导、复杂查询分解等关键问题，目标建立数据分析领域的推理大模型的方法体系。 课题主要关注的挑战点包括： 1、数据分析领域中高质量的reasoning数据生成，基于高质量数据的SFT冷启动训练来提升RL(GRPO、PPO)训练稳定性，包括多Epoch训练稳定、推理格式对齐等问题； 2、通过混合Reward(包括语义理解、代码执行、难度区分、子查询效率等多角度Reward)提升在模糊语义理解、多步逻辑推导、复杂查询分解的reasoning效果来提升结果准确率； 3、探索推理大模型overthinking的解决方案，面向简单到复杂问题数据分析问题，推理模型可合理的输出推理过程长度，同时保持整体准确率效果。 1、数据增强算法优化：设计面向数据推理任务的Data-Centric算法框架，优化Reasoning Data合成链路，提升训练数据的逻辑一致性、领域适配性与多样性； 2、Test-Time Compute：负责数据大模型与推理大模型的创新结合，解决思维链生成中的Over/Under-Thinking问题，探索复杂数据分析任务的Reward最优实践收益(包括语义理解、执行正确、查询效率、洞察启发性等)； 3、推理大模型应用落地：跟进开源SOTA大模型的技术演进，实践Post-Training阶段的领域适配优化，在数据洞察机器人等产品中的验证应用价值，并基于评估体系实现效果的持续迭代，沉淀技术专利。

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。