小鹏汽车大语言模型算法实习生
任职要求
1. 计算机、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上学历 2. 具备扎实的深度学习基础，熟悉开源LLM生态（如Qwen、Llama等），熟悉Transformer、BERT、ViT、CLIP等主流视觉-语言模型架构 3. 具备大语言模型（LLM）的实际训练、微调或推理优化经验，熟悉其在下游任务中的应用 4. 熟悉Python，熟练使用PyTorch深度学习框架，具备良好的工程能力和代码实现能力 5. 具备优秀的团…
工作职责
1. 负责大语言模型（LLM）在人形机器人中的算法设计与开发，将LLM应用于机器人的对话、环境感知与人机交互任务 2. 参与大模型从预训练到后训练的全链路流程，深入分析模型对数据的敏感点，通过数据迭代与合成技术推动模型能力提升 3. 基于主流的大规模数据处理框架，参与搭建高效的数据处理 Pipeline，从海量原始数据中“炼金”，让它们转化为可直接驱动模型训练的高质量数据 4. 跟踪前沿研究，推动新技术在产品中的落地应用，根据业务需求，有机会参与LLM团队针对语言模型后训练RL框架的搭建与优化
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：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、探索超大规模模型，并进行极致系统优化； 2、数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化； 3、相关应用落地，包括生成创作、逻辑推理、代码生成等； 4、在未来生活中的更多使用场景的深入研究和探索。
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 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、探索超大规模模型，并进行极致系统优化； 2、数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化； 3、相关应用落地，包括生成创作、逻辑推理、代码生成等； 4、在未来生活中的更多使用场景的深入研究和探索。
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：BandAI 团队致力于探索智能的极限在交易场景的可能性。团队研究方向涵盖LLM、Multimodal、Agent，在北京、上海设有实验室和岗位。加入我们，你可以享受与正式员工同等的资源，参与到前沿的大语言模型的研究课题，和优秀的研究员一起探索智能极限。探索抖音电商、生活服务的下一代产品和技术，通过技术变革为用户带来前所未有的体验。 1、成为研究型实习生，在你热爱的课题方向上，探索大语言模型领域最具挑战的长期关键问题； 2、探索Agent评估的新范式； 3、探索RL，更多的计算能力=更好的性能表现； 4、探索如何拓展Reward System判断边界； 5、研究&复现 Deep Research，Computer Using Agent，Useful Image Generation，Native Multimodality。
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：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、探索超大规模模型，并进行极致系统优化； 2、数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化； 3、相关应用落地，包括生成创作、逻辑推理、代码生成等； 4、在未来生活中的更多使用场景的深入研究和探索。