字节跳动大模型知识库产品解决方案实习生-Data

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。

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。

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。

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：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、负责编写产品功能说明、快速入门指南、模型使用教程等基础技术文档，确保内容准确、清晰，便于用户理解和使用； 2、参与API文档版本更新工作，精确界定参数定义，详细说明错误码及处理方式，保障API文档的时效性与完整性； 3、收集并整理用户常见问题，协助搭建FAQ知识库，为用户提供便捷的问题解决方案； 4、将产品设计文档、API设计文档转化为易于理解的教程，协助制作功能演示、产品操作等短视频，提升产品的可操作性和用户体验； 5、参与基于方舟/机器学习的应用Demo开发，以及自动化文档开发流水线等工程化项目，推动AI产品普惠开发者及技术内容创作的高效性与标准化； 6、主动学习，快速理解大模型、机器学习的工作原理及典型应用场景，为文档编写提供坚实的技术基础；在工程团队的指导下，对基础功能文档进行准确性验证，确保文档与产品实际功能一致。