字节跳动大模型数据实习生（自动化方向）-内容质量与数据服务平台
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读，计算机相关专业，理工科专业背景优先； 2、有互联网产品或运营经验，对大模型、数据领域有深刻的理解和认知，具备大模型应用落地相关工作经验，有Agent搭建经验优先； …
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：抖音集团内容质量与数据服务平台（DOUYIN GROUP CONTENT QUALITY AND DATA SERVICE，简称CQC）是负责抖音集团今日头条、抖音、西瓜等产品内容安全与质量工作的团队，在各产品运营增长方面开展支持工作，为产品线提供数据服务的基础支持。平台下设内容质量中心、数据中心及运营支持中心，在全国10余个城市有业务分布。 1、与产品、算法团队协作，根据模型迭代方向提供高质量数据； 2、负责大模型数据生产全流程，负责数据集标准设计、自动化链路搭建、数据集评估和质量把控，对最终数据交付负责； 3、通过LLM应用、工具和链路迭代，提升数据生产的效率，并持续跟踪大模型技术进展，持续探索智能高效的数据生产模式。
-负责设计和研发感知车端模型/云端大模型所需数据的自动标注算法，提升离线算法标注的质量和推理效率 -负责设计和研发感知车端模型/云端大模型所需数据的半自动标注算法，提升人机交互标注的质量和效率 -标注任务包括但不限于：点云检测/识别/分割、图像检测/识别/分割等 -配合上下游完成其它方向工作内容
T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 在这里，你将参与贡献大型电商场景下与音视频体验和成本相关的一系列研发工作； 在这里，你将参与视频编码（包括但不限于HEVC/VVC）优化：通过基于信号处理和机器学习的快速编码决策、数据结构、并行框架设计，优化编码速度，同时在有竞争力的视频编码内核基础上，探索基于语义的内容感知编码优化，深度学习编码，AIGC编码等前沿课题，在保障画质体验的前提下，尽可能节省带宽； 在这里，你将参与海量图像和视频的增强修复工作：运用前沿技术，包括但不限于模型结构优化、数据仿真和增强策略优化、知识蒸馏以及模型压缩，在限定带宽环境对任意失真的视频进行高效处理，力求最好的画质。同时，跟踪业界最新进展和技术趋势（包括AIGC）并融入特定的场景，提出创新方案，帮助平台提供逼近广电级别的视频画质； 在这里，你将参与视频编码与处理联合优化：在标准编码框架的基础上，借助AI领域的新技术成果来研究视频信号的表征、编码与处理，将视频前后处理与编码联合优化，提升端到端压缩效果； 在这里，你将参与美颜等视频美化技术的研究工作，包括人脸检测、关键点、肤色美白、面部塑形、化妆效果模拟等。这些技术将应用于直播和短视频等多样化场景，并确保其在真实视频场景的有效整合。你还将专注于基于3D人脸建模和AI算法的智能美颜技术，推动这些技术的大规模落地； 在这里，你将参与UGC视频生产剪辑依赖的多类当下最前沿的图像视频生成与编辑，包括图像风格化，人像分割与实例分割，人脸属性，图像可控生成，图像视频化等，为视频剪辑提供更丰富的素材和更多的玩法； 在这里，你将有机会参与最前沿的音视频质量评价算法工作，包括无参考的视频质量评价，人脸美学评价，音频质量评价，为多媒体算法的迭代和平台音画质的体验提供基础工具； 在这里，你将帮助淘宝直播等大型的视频传输场景设计QoS算法，追求超低延时、极速播放等用户体验，并支持各种弱网环境下的最优的视频流畅度和优雅的画质降级。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ꔷ 投递T-Star实习生，提前解锁淘天顶级技术岗位，实习与T-Star正式批/应届秋招投递不冲突。拿到T-Star意向书的同时，将获得直通正式批次终面的机会；参与T-Star实习且表现优秀的同学，提供T-Star转正Offer。
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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：字节跳动开发者服务团队主要负责公司研发工具体系建设，为开发者提供全技术栈框架、工具和研发体系等基础设施。团队目前在服务端、移动端、Web、桌面端均有深入研究，致力于提供公司全产品线工程效能、可观察性以及各终端技术与框架的基础设施建设。团队还在探索前沿AI技术在工程生产力上的落地与应用，探索研发体系与领域模型的深度融合，实现开发者服务的升级与创新。期待对研发工具体系有兴趣、对技术有追求的同学加入，共同成长！ 1、参与开发者服务型产品建设和算法研究工作；实习内容涉及大模型相关的Prompt、微调、智能体、RAG等方向探索、智能运维、数据工程、AI评测等； 2、持续跟进LLM前沿技术，为团队提供前沿的知识和见解，支持模型效果的研发落地和持续优化。