字节跳动端智能算法实习生-App Infra

这是一次面向完全下一代辅助驾驶系统的科研探索。我们聚焦于“类人驾驶”与“绝对安全”的统一，致力于突破L4级无人驾驶的核心技术壁垒。实习将围绕具有发表价值的前沿课题展开，鼓励在未知领域中提出新问题、构建新路径，最终产出高质量学术论文。

1、参与端到端自动驾驶规控算法开发； 2、调研前沿的端到端自动驾驶规控算法； 3、对算法模块性能进行调优，提高运行效率； 4、优化代码鲁棒性，确保算法在各种环境下的安全运行。

1.负责移动端AI关键场景的方案探索和业务落地，通用基础算法模型设计、研发与持续优化，聚焦于模型在资源受限环境下的模型优化和部署； 2.深入业务场景，构建与优化适用于端侧的轻量化模型（包括但不限于深度模型、树模型等），主导模型的剪枝、量化、蒸馏等端侧适配工作，平衡模型效果与性能； 3.与工程团队紧密协作，将算法模型高效集成至端智能核心引擎与策略SDK中，负责AI算法的长期探索，并负责策略的设计、实验与分析，通过AB测试等科学评估方法驱动业务指标提升； 4.负责端上特征体系的规划与建设，与特征平台工程师协作，挖掘高价值实时特征，提升模型与策略的时效性与个性化能力； 5.探索端云协同的先进算法架构，在保障用户隐私与体验的前提下，研究并推动下一代端智能算法方案的落地。

我们是支付宝大模型应用算法团队，致力于推动大模型在真实产业场景中的前沿创新与落地应用。 团队的主要职责包括： 1. 推动AI能力在支付宝核心场景中的规模化落地。 2. 融合多源异构数据，构建精准、高效的用户意图理解与服务执行能力。 3.探索面向复杂任务的多智能体协同机制，设计涵盖推理、规划、执行等环节的多智能体协同算法。