字节跳动Agentic系统研发实习生-Data AML
实习兼职A89253地点:北京状态:招聘
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、规划执行等Agent关键技术,有相关实践经验; 4、深入理解Agent相关技术方法,具备强化学习、规划算法实践经验者加分; 5、对AI原生应用有强烈热情,具备快速复现论文及工程化能力,顶会论文或开源项目贡献者加分; 6、每周出勤至少4天,能够长期实习者优先。
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。
包括英文材料
学历+
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Java+
https://www.youtube.com/watch?v=eIrMbAQSU34
Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
Go+
https://www.youtube.com/watch?v=8uiZC0l4Ajw
学习Golang的完整教程!从开始到结束不到一个小时,包括如何在Go中构建API的完整演示。没有多余的内容,只有你需要知道的知识。
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
系统设计+
https://roadmap.sh/system-design
Everything you need to know about designing large scale systems.
https://www.youtube.com/watch?v=F2FmTdLtb_4
This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
相关职位
实习算法
1. 负责 AI 能力系统化应用,打造企业级“数字员工”,实现人机协同的新工作范式; 2. 负责 Agent 的开发与优化。需熟悉各种开源Agent框架、以及推理大模型技术架构,熟悉Agentic Workflow的设计与实现,具有扎实的计算机科学理论基础,深入参与打造操作系统(OS)级别的Agent。
实习GN06
1. 负责 AI Agent 应用的创新架构设计与核心模块研发,构建和优化 Agentic 交互逻辑与智能决策引擎。 2. 推动 AI Agent 的工程化落地,设计和实现高效的 Agentic 工作流,确保大语言模型及相关能力在实际业务场景中的有效应用与闭环。 3. 与产品及算法团队紧密协作,深度探索 AI Agent 的创新应用场景,包括但不限于自主 Agent (Autonomous Agents)、多智能体系统 (Multi-Agent Systems) 等,快速验证并落地前瞻性技术原型。 4. 跟踪 LLM、Agent 及相关AI前沿技术的发展,提出创新性解决方案并应用于实践。 5. 构建和探索面向 Agent 的评估体系与方法,推动复杂业务场景下 Agent 的持续迭代与性能优化。
更新于 2025-07-29
实习核心本地商业-基
1、参与智能分析方向的产品和技术的系统研发、效果调优工作; 2、后端参与Prompt工程系统的设计开发,包括Agent,Prompt,Chain等核心模块; 3、参与团队工程化、组件化、可视化等系统的设计开发; 4、跟进业界技术动态,完成AI-Agent方向的技术调研、选型与落地。
更新于 2025-03-12