米哈游【日常实习】生成式算法研究员（自回归模型方向）

专注于AudioLLM通用音频理解模型的研究与开发，参与构建下一代音频基础模型和Omni多模态框架，探索语音、音乐、环境声音等多模态音频内容的统一理解建模方法，推动 audio AI 在理解、生成和交互场景中的技术突破。 核心职责： 1. 模型架构与训练：负责通用音频理解模型设计与分布式训练优化，实现语音识别、情感分析、音频问答、音乐理解、声音事件检测等多任务统一建模 2. 数据管线：设计并落地大规模多模态音频数据 pipeline，完成数据对齐、质量控制与自动标注 3. 跨模态融合：研究音频编码器与大语言模型融合技术，优化跨模态注意力与统一特征表示

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：字节跳动开发者服务团队主要负责公司研发工具体系建设，为开发者提供全技术栈框架、工具和研发体系等基础设施。团队目前在服务端、移动端、Web、桌面端均有深入研究，致力于提供公司全产品线工程效能、可观察性以及各终端技术与框架的基础设施建设。团队还在探索前沿AI技术在工程生产力上的落地与应用，探索研发体系与领域模型的深度融合，实现开发者服务的升级与创新。期待对研发工具体系有兴趣、对技术有追求的同学加入，共同成长！ 1、参与开发者服务型产品建设和算法研究工作；实习内容涉及大模型相关的Prompt、微调、智能体、RAG等方向探索、智能运维、数据工程、AI评测等； 2、持续跟进LLM前沿技术，为团队提供前沿的知识和见解，支持模型效果的研发落地和持续优化。

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：字节跳动开发者服务团队主要负责公司研发工具体系建设，为开发者提供全技术栈框架、工具和研发体系等基础设施。团队目前在服务端、移动端、Web、桌面端均有深入研究，致力于提供公司全产品线工程效能、可观察性以及各终端技术与框架的基础设施建设。团队还在探索前沿AI技术在工程生产力上的落地与应用，探索研发体系与领域模型的深度融合，实现开发者服务的升级与创新。期待对研发工具体系有兴趣、对技术有追求的同学加入，共同成长！ 1、参与开发者服务型产品建设和算法研究工作；实习内容涉及大模型相关的Prompt、微调、智能体、RAG等方向探索、智能运维、数据工程、AI评测等； 2、持续跟进LLM前沿技术，为团队提供前沿的知识和见解，支持模型效果的研发落地和持续优化。

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：字节跳动开发者服务团队主要负责公司研发工具体系建设，为开发者提供全技术栈框架、工具和研发体系等基础设施。团队目前在服务端、移动端、Web、桌面端均有深入研究，致力于提供公司全产品线工程效能、可观察性以及各终端技术与框架的基础设施建设。团队还在探索前沿AI技术在工程生产力上的落地与应用，探索研发体系与领域模型的深度融合，实现开发者服务的升级与创新。期待对研发工具体系有兴趣、对技术有追求的同学加入，共同成长！ 1、参与开发者服务型产品建设和算法研究工作；实习内容涉及大模型相关的Prompt、微调、智能体、RAG等方向探索、智能运维、数据工程、AI评测等； 2、持续跟进LLM前沿技术，为团队提供前沿的知识和见解，支持模型效果的研发落地和持续优化。