字节跳动多模态算法实习生-Data AML
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先； 2、在CV/NLP/多模态等一个或者多个方向有深入的研究，包括但不限于了解LLM相关技术、CV预训练技术、表征学习相关技术、多模态融合等相关技术领域； 3、在搜索、推荐、广告、内容理解等场景有实际落地项目经历优先； 4、具有良好的前沿英文文献的阅…
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：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、从事多模态和推荐广告结合研究，提升短视频/图文的理解能力； 2、参与抖音、今日头条等多个应用内的多模态内容理解的算法迭代与持续优化； 3、深入调研多模态前沿技术，与工程团队密切配合，探索在大算力场景下实现新算法的效果突破。
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、构建下一代“大模型即服务”平台，支撑数百个基于LLM的业务应用； 2、设计和实现多模态Agent，推动AI Agent在架构和性能上的持续优化； 3、提升Agent对用户的理解能力和响应的准确性； 4、跟踪并研究行业前沿AI算法，持续提升AI Agent的技术水平； 5、与算法、系统和基础架构团队紧密合作，提升平台稳定性和使用效率。
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、构建下一代“大模型即服务”平台，支撑数百个基于LLM的业务应用； 2、设计和实现多模态Agent，推动AI Agent在架构和性能上的持续优化； 3、提升Agent对用户的理解能力和响应的准确性； 4、跟踪并研究行业前沿AI算法，持续提升AI Agent的技术水平； 5、与算法、系统和基础架构团队紧密合作，提升平台稳定性和使用效率。
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、负责内部MonoTorch训练框架的研究与开发，服务于搜索，广告、推荐、搜索等场景； 2、负责实时高性能推理系统设计与开发，如算子融合、编译优化、模型量化、混合精度、异构硬件加速等； 3、负责性能优化与架构升级，持续提升数据预处理/训练/推理性能； 4、与算法工程师深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化。