字节跳动Agentic系统研发实习生-Data AML
任职要求
1、本科及以上学历在读，计算机相关专业优先； 2、熟练掌握Python/Java/Go等至少一门语言，有项目开发经验者优先； 3、对大模型有深入理解，熟悉LLM技术原理与应用方法，有Agent系统设计与实现经验；了解Memory机制、RAG、工具调用、规…
工作职责
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、负责火山引擎-方舟大模型平台的Agent技术研发，包括Multi-Agent框架、Memory机制、Agent-RL等基础能力建设； 2、开发UI-Agent、DeepResearch Agent等专业领域Agent，提升大模型在特定场景的应用能力； 3、设计并实现易用高效的Agent开发套件，降低开发者使用Agent技术的门槛； 4、探索Agent方向的创新方法与技术，提出更先进的Agent范式，引领行业技术发展； 5、探索面向Agent的评估方法，构建火山方舟Agent评估体系。
AI搜索和智能体产品后端系统研发： 1. 设计并实现AI搜索Agent应用，包括Query理解、记忆存储、环境感知等模块的集成与优化。 2. 负责Agentic Search（搜索智能体）技术探索和架构研发，支持多模态（文本、图像、视频）检索与应用创新。 3. 抽象并开发企业级别的AI应用平台，支持Agent相关应用的接入与扩展，确保平台的高可用性和可扩展性。 4. 实现平台的模块化设计，支持快速迭代与功能扩展，满足AI时代本地生活服务领域智能体应用快速发展需求。 5. 与业务部门（如产品、运营团队）协作，将AI搜索能力嵌入现有工作流（如智能问答、个性化推荐）。 6. 负责AI系统的日常运维，包括异常监控、接口优化及用户培训，确保生产环境高效运行。
1、参与AI大模型和主流AI类框架的调研与评测，主导Agentic框架设计、智能体设计、内部知识库设计与应用。 2、探索和应用最新的人工智能技术，参与构建完整的AI研发工具体系，聚焦提升组织内产研效率。 3、参与组织内AI4SE相关课题的前沿研究，参与相关项目的落地，并协助组织构建内外部技术影响力。
我们是阿里巴巴国际数字商业集团-阿里巴巴国际站-Accio算法团队。阿里巴巴国际站是全球最大的跨境B2B数字化贸易平台。 1. 负责电商搜索场景的Agentic Pro Search/Deep Research等能力的开发实现，负责跨境电商垂直多语言多模态大模型的研发，包括SFT到Agent Reinforcement Learning的LLM全链路post-training技术建设。 2. 负责AI Native专项能力建设，包括但不限于 Agentic Reasoning, Agentic RAG System, Multi-Agent System等。 3. 负责跨境电商AI创新业务落地，包括但不限于用最前沿的Reasoning/Agentic RAG技术，重构B2BSourcing的全新交互体验。 4. 负责LLM的前沿技术探索，持续迭代自研模型能力，支撑AI Native产品落地。
负责智能客户运营等多个产品的算法研发与落地，机器学习建模、前沿技术追踪、大语言模型Large Language Model (LLM) 技术在各垂类业务场景落地的核心技术攻坚等。 比如智能运营助手、营销答疑助手、营销Agentic Workflows构建等场景的大模型落地，提升内外部用户的服务效率和用户体验。 职位描述： ‒ 负责基于通用基座大模型结合领域数据构建营销服务领域大模型，包括但不限于如下场景的营销LLM关键技术攻坚： 1. 大模型落地业务场景识别 2. 垂域数据清洗 / 构造 3. 垂域LLM的后训练 4. 搜索增强RAG 5. LLM Agents 6. LLM推理加速 ‒ 探索基于大模型技术的营销场景服务新形态，包括多场景下的大模型对话机器人、智能辅助Copilot、Agentic Workflow大模型在实际业务场景中的落地，打造营销领域的AI Agent标杆。