字节跳动机器人多模态大模型研究实习生-ByteDance Research-筋斗云人才计划
任职要求
1、2026届及以后毕业，博士在读，计算机、自动化等相关专业优先； 2、扎实的深度学习算法基础，在相关技术（Transformer、Diffusion、多模态、机器人操作等）有研究经验； 3、熟练掌握Pytorch等深度学习框架，Py…
工作职责
团队介绍：字节跳动ByteDance Research专注于人工智能领域的前沿技术研究，涵盖了机器翻译、视频理解基础模型、机器人研究、机器学习公平性、量子化学、AI 制药、分子动力学等多技术研究领域，同时致力于将研究成果落地，为公司现有的产品和业务提供核心技术支持和服务。 课题介绍：我们的使命是研究攻克下一代智能机器人最挑战的技术，一方面重点聚焦在机器人基础模型、智能感知-操作-交互方面，研发业界最领先的技术，孵化下一代智能机器人系统，同时，我们也聚焦于实现在实际场景中真正可用的机器人产品，通过实际业务驱动，在复杂的机器人与人共存的环境中，打造软硬件与算法领先的高智能机器人。 领域优势： 1、由世界顶尖的机器人科学家和工程师组成，面向下一代机器人研究最前沿、最关键的基础问题，并进行规模化应用拓展。 2、团队在数据、算力和软硬件上具备优势，在机器人基础模型、智能感知-操作-交互上研发一系列世界级引领性技术，打造通用机器人和学习系统。 3、团队在感知、定位、重建、规划等全链条的机器人核心算法方面积累优势，并在实际场景和数据中进行最新算法的探索研究。 我们期待对机器人研究有热情并有相关经验的优秀博士生加入。 1、从事大规模机器人基础模型的预训练、微调和优化研究，以模型为中心，提升机器人的智能边界； 2、探索多模态大模型前沿问题，推动在机器人上的大规模扩展，包括但不限于抓取操作、运动控制、世界建模等； 3、参与孵化下一代智能机器人技术和新产品。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系