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字节跳动项目管理实习生-火山方舟

实习兼职A200353A地点:上海状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历在读,计算机、软件工程相关专业优先;
2、每周可到岗4-5天,连续实习6个月以上,能稳定参与项目全周期;
3、英语能力优秀,可支撑工作场景使用;
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工作职责


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:火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台,是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型,提供丰富的插件生态和AI应用开发服务,并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务,全方位保障企业级AI应用落地。

1、负责跟进大模型相关项目的里程碑与关键节点,输出项目进度跟踪表、风险台账,及时预警延期风险,保障项目按计划推进;
2、协助推动大模型项目的需求对齐、跨团队协作与任务闭环,跟进开发、评测、上线等关键环节,确保项目流程顺畅、问题快速响应;
3、协助规范大模型项目的PMO流程,优化项目管理工具的使用,维护项目过程数据的准确性,保障项目按标准化流程推进;
4、制作项目周报、月报、流程说明等文档,将项目关键节点、进展状态在团队内同步,提升信息传递效率;
5、协助组织项目例会、整理会议纪要,跟进会议决议的落地执行,完成与项目推进相关的其他日常工作。
包括英文材料
学历+
算法+
相关职位

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实习A214551B

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:火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台,是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型,提供丰富的插件生态和AI应用开发服务,并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务,全方位保障企业级AI应用落地。 1、负责AI搜推、知识库、记忆库、向量数据库等大模型技术在垂类行业应用场景需求收集及调研,参与方案设计; 2、负责配合产品解决方案人员推动AI搜推在电商导购、视频行业、新闻资讯及图搜等方向的客户沟通、落地及交付; 3、负责跟进重点客户,配合推动达成合作,树立行业标杆案例,梳理完善产品方案的行业最佳实践; 4、负责协助产品解决方案人员和产品同学进行项目管理,配合客户在接入及交付过程中的问题答疑; 5、负责基于行业需求和产品能力,完善和迭代见客材料。

更新于 2026-03-10北京
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社招5-10年引擎

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! 工作职责: 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架; 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设; 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术,打造高效、易用、领先的AI推理框架; 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力,包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设; 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作,包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等; 6、与全公司各业务算法部门深度合作,为重点项目进行算法与系统的联合优化,支撑业务目标达成。

更新于 2026-03-28北京|上海
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社招2年以上大模型

【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台,提高内容分发效率,为海量用户提供极致的推荐体验。在这里,你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发,包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学,加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设,抽象业务共性,敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地,包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型(粗精排)、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。

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社招引擎

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;

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