米哈游【日常实习】AI大模型算法实习生
任职要求
1. 27届或以后，计算机科学、数学、统计学或相关领域的硕士或博士研究生在读，实习时长3个月以上； 2. 熟悉Python、Java等至少一种编程语言至少一种深度学习框架，具有良好的编程能力和扎实的数学理论基础； 3. 具备1年以上NLP、LLM项目经验，包括但不限于数据清洗、预训练、后训练、Agent架构、RAG、RL等方向的实践，能够根据实际问题建模和优化算法； 4. 关注行业前沿进展，对技术开发及应用有热情，有自己的想法并乐于挑战； 5. 良好的沟通能力，跨团队协作能力，具备出色的规划、执行力，强烈的责任感，以及优秀的学习能力和自我驱动力。 加分项 1. 在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等会议或期刊上发表过论文者优先。 2. 获得过国际或国内赛事奖项者优先。 3. 有强化学习、预训练、SFT、RLHF、Agent、NPC相关实习经验者优先。 4. 能长期实习的同学优先。
工作职责
1. 探索大模型前沿领域，包括但不限于数据建设、SFT、RLHF、Reward Model、Agent、记忆系统、Reasoning等方向； 2. 负责优化和提升模型效果，持续提高LLM算法的效率和性能； 3. 参与NLP技术在具体业务场景中的落地应用工作，如智能NPC，AI+游戏，AI管线研发等。
1. 负责各类多模态大模型的预训练，微调和部署，并应用于实际业务中； 2. 探索知识增强技术，通过个人数据提升个性化模型的语言理解和生成能力； 3. 融合多模态数据，攻关具备自主观察环境和推断用户需求的意图决策大模型； 4. 搭建基于端侧VLM的屏幕理解能力，实现具备泛场景能力的GUI Agent； 5. 探索机器学习领域的新技术，探索与其他领域的技术融合。并撰写相关论文，专利。
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成立于2023年，致力于开发业界最先进的AI大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、RL驱动的角色模型训练：优化角色类大模型的行为策略、长期记忆管理和多模态交互能力，突破角色行为一致性、情感表达合理性等技术瓶颈； 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。
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成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、参与研发前沿算法，发表国际顶级论文、申请专利； 2、深入调研和关注大语言模型/多模态大模型等方向的前沿技术，应用解决业界实际问题的机会以及经验； 3、良好的团队氛围，丰富的计算和数据资源。
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成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、参与研发前沿算法，发表国际顶级论文、申请专利； 2、深入调研和关注大语言模型/多模态大模型等方向的前沿技术，应用解决业界实际问题的机会以及经验； 3、良好的团队氛围，丰富的计算和数据资源。