字节跳动前端开发实习生-AI Platform
任职要求
1、2027届本科及以上学历在读，计算机、人工智能、自动化、数学相关专业优先； 2、计算机基础扎实，熟练掌握React和TypeScript，良好的设计和编码习惯，能产出高质量的设计和代码； 3、了解后端技术栈，熟悉一门后端语言（Node…
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：AI Platform 团队，隶属于产品研发和工程架构部门。面向公司内部各业务线，建设统一的AI 应用基础设施和工程平台，帮助业务高效、稳定地落地大模型应用，加速 AI 产品创新。 在平台产品侧，团队打造了新一代AgentOps平台，提供 Prompt Engineering、Agent观测、评测、数据处理、模型微调等 Agent 全生命周期解决方案，帮助Agent开发者构建效果调优的数据飞轮。产品也已成功推出商业化版本。 AI Platform 团队还持续孵化多种面向内部与外部场景的AI应用创新产品，积极探索大模型应用的技术发展。团队氛围好，发展空间大，欢迎加入！ 1、负责AI应用开发平台（涵盖Vibe Coding等前沿领域）的前端开发工作，确保交付质量和用户体验； 2、负责LLM驱动的AI Agent框架（含Coding Agent）的研究和实现，确保技术的创新与前瞻性； 3、持续追踪AI Agent领域的最新技术趋势和研究成果，将前沿技术整合进我们的项目与解决方案中。
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：字节跳动Cross Platform致力于开发Lynx等业界前沿的应用框架，构建LLM驱动的前沿系统和基础设施，提升开发者和用户体验。 1、参与面向AI场景的框架的建设、参与前端框架、运行时、工程框架、开发者工具、平台的建设； 2、参与前端解决方案的设计，以满足AI应用框架智能化场景的需求； 3、参与设计架构清晰的Framework与API，打造具备良好开发体验的开发者工具； 4、参与技术选型和调研，提出专业合理的方案建议，并推动技术驱动产生更多业务价值； 5、帮助AI应用开发者提升效率和质量，持续引进最佳实践、探索和引入更佳的技术方案。
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：AIDP（AI Data Platform）是深度参与字节跳动 AI 数据管理与模型训练流程的数据基础设施团队，提供数据采集、清洗、标注、合成、验证、管理等全流程的数据服务和全面解决方案。加入我们，你能深度参与字节 AI 核心业务近距离接触真实的大模型训练场景，解决数据处理中的实际问题和优秀团队协作，在数据与模型的交叉领域积累实战经验；在数据与模型领域实现个人价值，推动行业进步。你的工作将直接影响 AI 技术的落地效果，推动技术真正服务于用户。 1、负责前端技术选型和开发工作； 2、优化前端功能设计，解决各种浏览器和终端设备的兼容性问题； 3、通过技术手段，提升用户体验并满足高性能要求； 4、通用组件、类库编写，提升开发效率和质量。
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：Stone-Dev Platform团队负责 AI 应用开发工具平台的产品研发及相关能力建设。具体包括为字节跳动内外的 LLM 应用开发者提供开发框架、DevOps、可观测、LLMOps 等效率工具，以满足其生产活动需求；支持开发者进行数据处理、Prompt 工程、模型训练评测及推理部署等端到端的模型迭代流程，不断提升 AI 应用的效果。团队整体致力于构建 LLM 应用开发者生态，并推动产品的商业化建设。 1、负责AI应用开发平台的前端开发工作，确保交付质量和用户体验； 2、负责LLM驱动的AI Agent框架的研究和实现，确保技术的创新与前瞻性； 3、持续追踪AI Agent领域的最新技术趋势和研究成果，将前沿技术整合进我们的项目与解决方案中。
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：Stone-Dev Platform团队负责 AI 应用开发工具平台的产品研发及相关能力建设。具体包括为字节跳动内外的 LLM 应用开发者提供开发框架、DevOps、可观测、LLMOps 等效率工具，以满足其生产活动需求；支持开发者进行数据处理、Prompt 工程、模型训练评测及推理部署等端到端的模型迭代流程，不断提升 AI 应用的效果。团队整体致力于构建 LLM 应用开发者生态，并推动产品的商业化建设。 1、负责AI应用开发平台的前端开发工作，确保交付质量和用户体验； 2、负责LLM驱动的AI Agent框架的研究和实现，确保技术的创新与前瞻性； 3、持续追踪AI Agent领域的最新技术趋势和研究成果，将前沿技术整合进我们的项目与解决方案中。