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字节跳动大语言模型AI搜索Agent算法实习生-Top Seed Intern

实习兼职A118101地点:上海状态:招聘

任职要求


1、2026届及以后本科及以上学历在读,计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关领域专业;
2、熟悉PyTorch/TensorFlow等框架,对大规模语言模型(如GPT、LLaMA等)训练与优化经验;
3、熟悉检索增强生成(RAG)、Agent架构、搜索算法(如倒排索引、语义检索)等技术或熟悉Prompt Engineering、微调对齐技术,对搜索场景的Query理解与结果生成有深入理解;
4、有高性能计算(HPC)经验,熟悉分布式训练、模型压缩与推理加速技术;
5、加分项:在ACL/EMNLP/NeurIPS等顶会发表LLM或搜索相关论文;有开源项目(如LangChainAutoGPT)贡献或独立AI Agent开发经验;熟悉多模态模型(如GPT-4V)或强化学习(RL)者优先。

工作职责


Top Seed人才计划-豆包大模型研究实习生专项:面向 2025年 9 月及以后毕业的博士及本硕在读同学,加入我们,你可以自主决定研究课题,与正式员工享受同等权限和资源,和优秀的研究员一起,向智能上限发起挑战。

团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。
Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。

1、AI搜索总结Agent研发:
1)设计并实现基于LLM的搜索总结Agent,提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力;
2)探索LLM Reasoning技术(如思维链、多步推理),优化复杂查询的Deep Research模式,实现长文本理解与跨文档信息融合;
3)构建端到端系统,涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐,提升用户体验;
2、模型优化及应用:
1)通过指令微调(Instruction Tuning)、偏好对齐(RLHF/DPO)等技术优化模型在搜索场景的适应性;
2)探索多模态信息(文本、代码、结构化数据)融合的搜索与生成技术;
3)研究未来生活中的创新应用场景(如个性化知识助手、自动化研究工具),探索技术边界。
包括英文材料
学历+
NLP+
PyTorch+
TensorFlow+
GPT+
RAG+
AI agent+
算法+
Prompt+
HPC+
NeurIPS+
大模型+
LangChain+
AutoGPT+
强化学习+
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实习A183941

Top Seed人才计划-豆包大模型研究实习生专项:面向 2025 年 9 月及以后毕业的博士及本硕在读同学,加入我们,你可以自主决定研究课题,与正式员工享受同等权限和资源,和优秀的研究员一起,向智能上限发起挑战。 团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、AI搜索总结Agent研发: 1)设计并实现基于LLM的搜索总结Agent,提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力; 2)探索LLM Reasoning技术(如思维链、多步推理),优化复杂查询的Deep Research模式,实现长文本理解与跨文档信息融合; 3)构建端到端系统,涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐,提升用户体验; 2、模型优化及应用: 1)通过指令微调(Instruction Tuning)、偏好对齐(RLHF/DPO)等技术优化模型在搜索场景的适应性; 2)探索多模态信息(文本、代码、结构化数据)融合的搜索与生成技术; 3)研究未来生活中的创新应用场景(如个性化知识助手、自动化研究工具),探索技术边界。

更新于 2025-03-18
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实习A176762

Top Seed人才计划-豆包大模型研究实习生专项:面向2025年9月及以后毕业的博士及本硕在读同学,加入我们,你可以自主决定研究课题,与正式员工享受同等权限和资源,和优秀的研究员一起,向智能上限发起挑战。 团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、AI搜索总结Agent研发: 1)设计并实现基于LLM的搜索总结Agent,提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力; 2)探索LLM Reasoning技术(如思维链、多步推理),优化复杂查询的Deep Research模式,实现长文本理解与跨文档信息融合; 3)构建端到端系统,涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐,提升用户体验; 2、模型优化及应用: 1)通过指令微调(Instruction Tuning)、偏好对齐(RLHF/DPO)等技术优化模型在搜索场景的适应性; 2)探索多模态信息(文本、代码、结构化数据)融合的搜索与生成技术; 3)研究未来生活中的创新应用场景(如个性化知识助手、自动化研究工具),探索技术边界。

更新于 2025-03-19
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实习A149567

Top Seed人才计划-豆包大模型研究实习生专项:面向2025年9月及以后毕业的博士及本硕在读同学,加入我们,你可以自主决定研究课题,与正式员工享受同等权限和资源,和优秀的研究员一起,向智能上限发起挑战。 团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、AI搜索总结Agent研发: 1)设计并实现基于LLM的搜索总结Agent,提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力; 2)探索LLM Reasoning技术(如思维链、多步推理),优化复杂查询的Deep Research模式,实现长文本理解与跨文档信息融合; 3)构建端到端系统,涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐,提升用户体验; 2、模型优化及应用: 1)通过指令微调(Instruction Tuning)、偏好对齐(RLHF/DPO)等技术优化模型在搜索场景的适应性; 2)探索多模态信息(文本、代码、结构化数据)融合的搜索与生成技术; 3)研究未来生活中的创新应用场景(如个性化知识助手、自动化研究工具),探索技术边界。

更新于 2025-03-19
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实习大模型

1、探索下一代AI搜索范式,从底层模型架构和训练方式角度出发,研发AI搜索大模型,在推理速度,幻觉,回答准确性等方向进行突破; 2、探索新一代大语言模型基座架构,以高效推理模式为核心优化目标,探索全新模型结构和scaling law。 3、在工作中能快速成长,积极探索前沿技术,解决好业务中遇到的实际问题,完成数据处理、建模和工程上线,对AI技术始终保持热爱,实习期间可发表论文。

更新于 2025-08-19