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字节跳动大语言模型AI Video Agent算法实习生-剪映-筋斗云人才计划

实习兼职A70380地点:上海状态:招聘

任职要求


1、2026届及以后毕业,博士在读,人工智能、计算机科学、数学、设计学、市场营销相关专业优先,鼓励跨学科背景申请;
2、技术能力:  
1)具备出色的编程能力,精通Python/C++,熟悉TensorFlow/PyTorch等框架,有自然语言处理NLP)、计算机视觉(CV)或多模态生成模型(如CLIP、Diffusion Models)项目经验;  
2)熟悉营销技术栈(如CRM、广告投放平台API)或AIGC工具链(LangChainAutoGPT)者优先; 
3)熟悉大模型理论知识和应用,熟悉常见大模型架构,理解实际业务场景Agent设计理念;有实际大模型预训练、微调或推理优化经验者优先;
4)熟悉搜索、推荐引擎技术,有向量化数据库,搜索召回、排序和相关性等技术基础或实际应用者优先;
3、学术与实践经验:  
1)在ACL/CVPR/SIGIR/KDD/NeurIPS/ICCV等顶会发表过AIGC、推荐系统、计算广告相关论文者优先;  
2)有营销自动化平台开发、广告创意生成系统搭建经验者优先;有编程/数模竞赛获奖经历优先;
3)热爱视频剪辑,对常用视频剪辑工具有使用经验者优先。

附加说明:  
本课题成果将直接应用于千万级用户规模的智能剪辑和营销场景,候选人将参与从0到1构建行业领先的智能内容生成平台,并有机会与头部品牌、AI实验室合作探索前沿应用。我们期待你以技术重新定义智能剪辑和营销创造力!

工作职责


团队介绍:字节跳动剪映研发团队,主要支持剪映、醒图、Faceu 等多款国内外产品的研发工作,业务覆盖多元化影像创作场景,截止2021年6月,相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一,并继续保持高速增长。加入我们,一起打造全球最受用户欢迎的影像创作产品。

课题背景:
1、数字化营销时代,企业对高质量、多样化营销素材的需求呈爆发式增长。从社交媒体图文到短视频广告,从个性化推荐文案到多模态互动内容,营销场景的复杂化与用户需求的碎片化对素材生成效率、创意水平和精准度提出了更高要求。传统依赖人工策划与设计的模式成本高、周期长,难以满足实时化、动态化、规模化的业务需求。尽管生成式AI(AIGC)技术(如GPT等)已在文本、图像生成领域取得突破,但在营销场景中仍面临创意适配性差、多模态协同能力弱、品牌一致性难保障等瓶颈。本课题旨在研发“创作领域Agent”,通过智能技术实现从策略洞察到内容生产的全链路自动化,推动营销效率与效果的革命性升级。  
2、随着大语言模型、多模态模型等大模型的成熟,通过视觉理解、语音识别、文本生成等AI大模型能力,提升视频剪辑效率,基于创作者的需求和创意,高效的创作出炫酷、个性化的视频成为了可能。当前行业虽已有部分智能剪辑工具,但大多局限于规则化操作,成片或缺乏对用户意图的理解,效果同质化,或缺乏成片逻辑与情感,机械堆砌素材。 本课题旨在研究适合视频剪辑的大模型技术,结合剪映平台的强大剪辑能力和效果,打造一个智能剪辑的智能体(Agent),赋能自媒体内容生产、影视工业化、广告营销等场景。

课题挑战:
1、创意与商业价值的平衡:AI生成内容易陷入同质化,需突破算法在品牌调性理解、用户情感共鸣、营销目标对齐等方面的局限,确保创意兼具新颖性与商业转化价值。  
2、多模态动态协同:文本、图像、视频等模态的生成需实现语义与风格的跨模态对齐,且需支持动态组合与实时迭代(如根据用户反馈即时优化素材)。  
3、复杂场景泛化能力:营销场景高度细分(如电商促销、品牌故事、危机公关),Agent需具备上下文感知与领域迁移能力,避免“一刀切”生成策略。  
4、计算效率与资源限制:高分辨率视觉素材生成、多版本AB测试等场景对算力需求极高,需优化模型轻量化与推理速度,满足企业级部署的可行性。  
5、伦理与合规风险:需解决版权争议(如AI生成素材的版权归属)、内容安全(如虚假宣传、文化敏感性)等问题,构建可信可控的生成框架。
6、视频数据复杂性远超图片和文字,巨量的用户素材,要通过大模型去精准理解,并与图片、音频、文字等多模态特征统一,对多模态模型理解能力和推理优化,提出了极高要求。
7、大模型对素材编排和剪辑的结果,可能偏离用户真实意图,既要避免输出模板化、同质化,又要结合用户个性化和创意,在风格、节奏等维度上加入“人性化创意”。
8、大参数模型训练成本高,推理慢,如何通过模型优化、工程优化等手段,给移动端、PC等终端用户极致的体验,也是课题的一大挑战。

职位描述:
1、负责剪映CapCut的AI视频编辑方向的Agent模型训练与评测,使用SFT/RLHF/Post-training等技术对视频创作进行领域知识建模;
2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力,构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。
包括英文材料
Python+
C+++
TensorFlow+
PyTorch+
NLP+
OpenCV+
LangChain+
AutoGPT+
大模型+
AI agent+
CVPR+
NeurIPS+
ICCV+
推荐系统+
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实习A85390

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更新于 2025-02-24
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实习A40872A

团队介绍:字节跳动剪映研发团队,主要支持剪映、醒图、Faceu 等多款国内外产品的研发工作,业务覆盖多元化影像创作场景,截止2021年6月,相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一,并继续保持高速增长。加入我们,一起打造全球最受用户欢迎的影像创作产品。 课题背景: 1、数字化营销时代,企业对高质量、多样化营销素材的需求呈爆发式增长。从社交媒体图文到短视频广告,从个性化推荐文案到多模态互动内容,营销场景的复杂化与用户需求的碎片化对素材生成效率、创意水平和精准度提出了更高要求。传统依赖人工策划与设计的模式成本高、周期长,难以满足实时化、动态化、规模化的业务需求。尽管生成式AI(AIGC)技术(如GPT等)已在文本、图像生成领域取得突破,但在营销场景中仍面临创意适配性差、多模态协同能力弱、品牌一致性难保障等瓶颈。本课题旨在研发“创作领域Agent”,通过智能技术实现从策略洞察到内容生产的全链路自动化,推动营销效率与效果的革命性升级。 2、随着大语言模型、多模态模型等大模型的成熟,通过视觉理解、语音识别、文本生成等AI大模型能力,提升视频剪辑效率,基于创作者的需求和创意,高效的创作出炫酷、个性化的视频成为了可能。当前行业虽已有部分智能剪辑工具,但大多局限于规则化操作,成片或缺乏对用户意图的理解,效果同质化,或缺乏成片逻辑与情感,机械堆砌素材。 本课题旨在研究适合视频剪辑的大模型技术,结合剪映平台的强大剪辑能力和效果,打造一个智能剪辑的智能体(Agent),赋能自媒体内容生产、影视工业化、广告营销等场景。 课题挑战: 1、创意与商业价值的平衡:AI生成内容易陷入同质化,需突破算法在品牌调性理解、用户情感共鸣、营销目标对齐等方面的局限,确保创意兼具新颖性与商业转化价值。 2、多模态动态协同:文本、图像、视频等模态的生成需实现语义与风格的跨模态对齐,且需支持动态组合与实时迭代(如根据用户反馈即时优化素材)。 3、复杂场景泛化能力:营销场景高度细分(如电商促销、品牌故事、危机公关),Agent需具备上下文感知与领域迁移能力,避免“一刀切”生成策略。 4、计算效率与资源限制:高分辨率视觉素材生成、多版本AB测试等场景对算力需求极高,需优化模型轻量化与推理速度,满足企业级部署的可行性。 5、伦理与合规风险:需解决版权争议(如AI生成素材的版权归属)、内容安全(如虚假宣传、文化敏感性)等问题,构建可信可控的生成框架。 6、视频数据复杂性远超图片和文字,巨量的用户素材,要通过大模型去精准理解,并与图片、音频、文字等多模态特征统一,对多模态模型理解能力和推理优化,提出了极高要求。 7、大模型对素材编排和剪辑的结果,可能偏离用户真实意图,既要避免输出模板化、同质化,又要结合用户个性化和创意,在风格、节奏等维度上加入“人性化创意”。 8、大参数模型训练成本高,推理慢,如何通过模型优化、工程优化等手段,给移动端、PC等终端用户极致的体验,也是课题的一大挑战。 职位描述: 1、负责剪映CapCut的AI视频编辑方向的Agent模型训练与评测,使用SFT/RLHF/Post-training等技术对视频创作进行领域知识建模; 2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力,构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。

更新于 2025-02-24
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实习A88935

团队介绍:字节跳动剪映研发团队,主要支持剪映、醒图、Faceu 等多款国内外产品的研发工作,业务覆盖多元化影像创作场景,截止2021年6月,相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一,并继续保持高速增长。加入我们,一起打造全球最受用户欢迎的影像创作产品。 1、课题背景: 1)数字化营销时代,企业对高质量、多样化营销素材的需求呈爆发式增长。从社交媒体图文到短视频广告,从个性化推荐文案到多模态互动内容,营销场景的复杂化与用户需求的碎片化对素材生成效率、创意水平和精准度提出了更高要求。传统依赖人工策划与设计的模式成本高、周期长,难以满足实时化、动态化、规模化的业务需求。尽管生成式AI(AIGC)技术(如GPT等)已在文本、图像生成领域取得突破,但在营销场景中仍面临创意适配性差、多模态协同能力弱、品牌一致性难保障等瓶颈。本课题旨在研发“创作领域Agent”,通过智能技术实现从策略洞察到内容生产的全链路自动化,推动营销效率与效果的革命性升级。 2)随着大语言模型、多模态模型等大模型的成熟,通过视觉理解、语音识别、文本生成等AI大模型能力,提升视频剪辑效率,基于创作者的需求和创意,高效的创作出炫酷、个性化的视频成为了可能。当前行业虽已有部分智能剪辑工具,但大多局限于规则化操作,成片或缺乏对用户意图的理解,效果同质化,或缺乏成片逻辑与情感,机械堆砌素材。 本课题旨在研究适合视频剪辑的大模型技术,结合剪映平台的强大剪辑能力和效果,打造一个智能剪辑的智能体(Agent),赋能自媒体内容生产、影视工业化、广告营销等场景。 课题挑战: 1、创意与商业价值的平衡:AI生成内容易陷入同质化,需突破算法在品牌调性理解、用户情感共鸣、营销目标对齐等方面的局限,确保创意兼具新颖性与商业转化价值。 2、多模态动态协同:文本、图像、视频等模态的生成需实现语义与风格的跨模态对齐,且需支持动态组合与实时迭代(如根据用户反馈即时优化素材)。 3、复杂场景泛化能力:营销场景高度细分(如电商促销、品牌故事、危机公关),Agent需具备上下文感知与领域迁移能力,避免“一刀切”生成策略。 4、计算效率与资源限制:高分辨率视觉素材生成、多版本AB测试等场景对算力需求极高,需优化模型轻量化与推理速度,满足企业级部署的可行性。 5、伦理与合规风险:需解决版权争议(如AI生成素材的版权归属)、内容安全(如虚假宣传、文化敏感性)等问题,构建可信可控的生成框架。 6、视频数据复杂性远超图片和文字,巨量的用户素材,要通过大模型去精准理解,并与图片、音频、文字等多模态特征统一,对多模态模型理解能力和推理优化,提出了极高要求。 7、大模型对素材编排和剪辑的结果,可能偏离用户真实意图,既要避免输出模板化、同质化,又要结合用户个性化和创意,在风格、节奏等维度上加入“人性化创意”。 8、大参数模型训练成本高,推理慢,如何通过模型优化、工程优化等手段,给移动端、PC等终端用户极致的体验,也是课题的一大挑战。 职位描述: 1、负责剪映CapCut的AI视频编辑方向的Agent模型训练与评测,使用SFT/RLHF/Post-training等技术对视频创作进行领域知识建模; 2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力,构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。

更新于 2025-02-24
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校招A101228

团队介绍:字节跳动剪映研发团队,主要支持剪映、醒图、Faceu 等多款国内外产品的研发工作,业务覆盖多元化影像创作场景,截止2021年6月,相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一,并继续保持高速增长。加入我们,一起打造全球最受用户欢迎的影像创作产品。 课题介绍: 1)课题背景: 1、数字化营销时代,企业对高质量、多样化营销素材的需求呈爆发式增长。从社交媒体图文到短视频广告,从个性化推荐文案到多模态互动内容,营销场景的复杂化与用户需求的碎片化对素材生成效率、创意水平和精准度提出了更高要求。传统依赖人工策划与设计的模式成本高、周期长,难以满足实时化、动态化、规模化的业务需求。尽管生成式AI(AIGC)技术(如GPT等)已在文本、图像生成领域取得突破,但在营销场景中仍面临创意适配性差、多模态协同能力弱、品牌一致性难保障等瓶颈。本课题旨在研发“创作领域Agent”,通过智能技术实现从策略洞察到内容生产的全链路自动化,推动营销效率与效果的革命性升级。 2、随着大语言模型、多模态模型等大模型的成熟,通过视觉理解、语音识别、文本生成等AI大模型能力,提升视频剪辑效率,基于创作者的需求和创意,高效的创作出炫酷、个性化的视频成为了可能。当前行业虽已有部分智能剪辑工具,但大多局限于规则化操作,成片或缺乏对用户意图的理解,效果同质化,或缺乏成片逻辑与情感,机械堆砌素材。 本课题旨在研究适合视频剪辑的大模型技术,结合剪映平台的强大剪辑能力和效果,打造一个智能剪辑的智能体(Agent),赋能自媒体内容生产、影视工业化、广告营销等场景。 2)课题挑战: 1、创意与商业价值的平衡:AI生成内容易陷入同质化,需突破算法在品牌调性理解、用户情感共鸣、营销目标对齐等方面的局限,确保创意兼具新颖性与商业转化价值。 2、多模态动态协同:文本、图像、视频等模态的生成需实现语义与风格的跨模态对齐,且需支持动态组合与实时迭代(如根据用户反馈即时优化素材)。 3、复杂场景泛化能力:营销场景高度细分(如电商促销、品牌故事、危机公关),Agent需具备上下文感知与领域迁移能力,避免“一刀切”生成策略。 4、计算效率与资源限制:高分辨率视觉素材生成、多版本AB测试等场景对算力需求极高,需优化模型轻量化与推理速度,满足企业级部署的可行性。 5、伦理与合规风险:需解决版权争议(如AI生成素材的版权归属)、内容安全(如虚假宣传、文化敏感性)等问题,构建可信可控的生成框架。 6、视频数据复杂性远超图片和文字,巨量的用户素材,要通过大模型去精准理解,并与图片、音频、文字等多模态特征统一,对多模态模型理解能力和推理优化,提出了极高要求。 7、大模型对素材编排和剪辑的结果,可能偏离用户真实意图,既要避免输出模板化、同质化,又要结合用户个性化和创意,在风格、节奏等维度上加入“人性化创意”。 8、大参数模型训练成本高,推理慢,如何通过模型优化、工程优化等手段,给移动端、PC等终端用户极致的体验,也是课题的一大挑战。 1、负责剪映CapCut的AI视频编辑方向的Agent模型训练与评测,使用SFT/RLHF/Post-training等技术对视频创作进行领域知识建模; 2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力,构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。

更新于 2025-05-26