字节跳动多模态大模型应用算法实习生-Seed
任职要求
1、2027届硕士及以上学位在读，人工智能、计算机、自动化、数学等相关专业优先； 2、扎实的数据结构与算法基础，熟练掌握Python和PyTorch，有RL、多模态大模型、GUI Agent、Tool Us…
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：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、多模态大模型Post-Training全链路优化：参与SFT、RL、Agent训练等核心算法的调优与创新，围绕搜索、教育、医疗等业务场景进行定向能力打磨，提升模型在真实任务中的效果与稳定性； 2、视频通话AI体验与多模态融合：参与视频通话基础AI能力的优化，包括视觉理解、长多轮对话、逻辑推理、联网搜索等；同时参与创新特性研发，如视频Memory、智能主动响应、音视频双工等，并推动多模态推理、智能体等技术在产品中的落地； 3、可穿戴硬件端AI能力与端云协同：协同优化端侧执行链路与服务端多模态模型的适配效果，打通端云协同流程，提升视频通话及硬件联动场景下的端到端体验； 4、手机助手基础体验与智能特性研发：参与手机助手的视觉理解、工具调用、跨应用任务规划等基础能力优化；同时参与手机Memory、GUI Agent、Intent理解等新特性的研究与落地，提升整体交互体验。
Top Seed人才计划-豆包大模型研究实习生专项：面向 2025 年 9 月及以后毕业的博士及本硕在读同学，加入我们，你可以自主决定研究课题，与正式员工享受同等权限和资源，和优秀的研究员一起，向智能上限发起挑战。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、优化&创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力； 2、Long CoT技术的实现和应用； 3、多模态大模型（文本、图像、语音）的Posttraining算法； 4、构建高质量、多领域的数据合成方法； 5、探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。
Top Seed人才计划-豆包大模型研究实习生专项：面向 2025 年 9 月及以后毕业的博士及本硕在读同学，加入我们，你可以自主决定研究课题，与正式员工享受同等权限和资源，和优秀的研究员一起，向智能上限发起挑战。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、优化&创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力； 2、Long CoT技术的实现和应用； 3、多模态大模型（文本、图像、语音）的Posttraining算法； 4、构建高质量、多领域的数据合成方法； 5、探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。
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：字节跳动豆包大模型团队（Seed）成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，并探索新的交互。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。豆包大模型团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、优化&创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力； 2、Long CoT技术的实现和应用； 3、多模态大模型（文本、图像、语音）的Posttraining算法； 4、构建高质量、多领域的数据合成方法； 5、探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。
Top Seed人才计划-豆包大模型研究实习生专项：面向 2025 年 9 月及以后毕业的博士及本硕在读同学，加入我们，你可以自主决定研究课题，与正式员工享受同等权限和资源，和优秀的研究员一起，向智能上限发起挑战。 团队介绍：字节跳动豆包大模型团队（Seed）成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，并探索新的交互。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。豆包大模型团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、多模态引擎研发：研发融合文本、视觉、语音的角色类大模型，优化角色生成的真实性与情感表达（如虚拟助手、游戏 NPC、互动剧角色），突破多模态对齐、长期记忆、行为一致性等技术难点； 2、极致性能优化：超大规模模型的分布式训练优化，提升角色类模型的推理效率与资源利用率，指令微调、偏好对齐、数据增强等技术的场景化创新； 3、业务场景落地：支持豆包、猫箱等产品的角色生成需求，覆盖对话、创作、教育等场景，探索角色模型在智能硬件、元宇宙等领域的沉浸式交互能力； 4、前沿探索：研究人格化模型在情感计算、社会常识推理等方向的突破，定义AI角色从「功能执行」到「人格化陪伴」的技术范式。