字节跳动后端开发实习生（AI电商）-TikTok Shop
任职要求
1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先； 2、对语言LLM/VLM/AIGC等多种模型、智能代理Agent技术、RAG技术、Auto Prompt技术有一定的了解或使用经验； 3、熟练掌握算法、数据结构等基础知识； 4、至少熟练使…
工作职责
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027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：TikTok Shop是以TikTok为载体的内容电商业务，致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商等多场景下，TikTok Shop希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，在更多的地区实现没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得的使命。我们邀请你来此成长、钻研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务上的挑战。目前团队拥有丰富的国际产品研发经验，包容多元的文化，且在全球设立研发团队，邀请你来一起接受跨国合作的挑战，还有出差外派机会在等你！ 1、负责大模型、AIGC服务链路和应用平台的开发，支撑相关业务的生产与高效迭代； 2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等，并推动落地到业务中； 3、负责大规模样本数据的管理、标注、预处理、存储等能力建设，提供训练和推理使用的基础设施保障； 4、构建适合电商场景的AI应用Workflow编排框架和平台，方便电商各业务搭建AI应用链路； 5、负责电商GPU资源管理和优化调度，并建设管理工具平台，优化GPU管理效率，提升资源池整体利用率； 6、探索业界前沿的深度学习相关技术，持续提升平台能力、降低研发与算法的使用成本。
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027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：TikTok Shop是以TikTok为载体的内容电商业务，致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商等多场景下，TikTok Shop希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，在更多的地区实现没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得的使命。我们邀请你来此成长、钻研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务上的挑战。目前团队拥有丰富的国际产品研发经验，包容多元的文化，且在全球设立研发团队，邀请你来一起接受跨国合作的挑战，还有出差外派机会在等你！ 1、推进AI产品在TikTok Shop业务质量领域落地，持续优化工具准确率、召回率和使用体验； 2、实现和优化质量工具产品，包括风险识别、自动化测试、效果评测、知识基建等关键领域，辅助风险收敛和测试提效； 3、优化Agent在理解、检索、决策与响应方面的准确性与性能，含提示词优化、检索增强(RAG)、函数调用、记忆与长期回溯等能力，提升Agent对领域问题的识别和理解能力，提高准确率和稳定性； 4、关注并沉淀行业前沿技术，并尝试在实际业务场景内落地。
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027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：TikTok Shop是以TikTok为载体的内容电商业务，致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商等多场景下，TikTok Shop希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，在更多的地区实现没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得的使命。我们邀请你来此成长、钻研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务上的挑战。目前团队拥有丰富的国际产品研发经验，包容多元的文化，且在全球设立研发团队，邀请你来一起接受跨国合作的挑战，还有出差外派机会在等你！ 1、负责TikTok Shop Web/APP产品前端业务实现； 2、配合交互设计师及视觉设计师实现交互效果，配合后端工程师完成应用开发； 3、负责Web/WAP页面性能优化，打造良好的用户体验。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
中台稠密引擎组，是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队，面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景，打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎，为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力，支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法（包括但不限于RFT、RLHF等），以适应多样化的业务场景； 2、结合业务数据和场景，评估选择最适合的微调算法，以支撑业务大语言模型（LLM）微调指标的提升； 3、与数据团队紧密合作，深入理解数据特性，参与设计实现数据提质算法引擎工具，产出高质量数据集提升模型微调效果； 4、与公司内各算法团队深度合作，参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地； 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文，并整合新技术和算法到训练引擎中，提升框架的领先性；