莉莉丝游戏机器学习算法应用研究实习生

团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 课题介绍：大规模推荐系统正在越来越多的应用到短视频、文本社区、图像等产品上，模态信息在推荐系统中的作用也越来越大。字节实践中发现模态信息能够很好的作为泛化特征支持推荐等业务场景，端到端的超大规模多模态推荐系统的研究具有非常大的想象空间。期望在算法和工程CoDesign基础上，对多模态Cotrain、7B/13B大规模参数模型、更长序列端到端等方向进一步进行探索。工程上研究方向包括多模态样本的表征、基于Pytorch框架的高性能多模态推理引擎、高性能多模态训练框架的构建、异构硬件在多模态推荐系统上的应用；算法上的研究方向包括设计合理的推荐广告和多模态Cotrain结构、Sparse MOE、Memory Network、混合精度等。 1、AML负责给字节跳动提供大规模机器学习的算力，算法团队负责探索算法和系统的CoDesign，对推荐广告模型进行Deep & Wider的超大规模复杂化，例如7Billion/13Billion复杂化模型Scaling Law探索、长序列端到端入图建模、生成式、多模态Cotrain等； 2、参与抖音、今日头条等产品中的机器学习算法应用与优化，包括推荐、广告、多模态等需要利用大量算力的地方； 3、和工程团队密切配合，探索新的架构下新的算法。

团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 课题介绍：大规模推荐系统正在越来越多的应用到短视频、文本社区、图像等产品上，模态信息在推荐系统中的作用也越来越大。字节实践中发现模态信息能够很好的作为泛化特征支持推荐等业务场景，端到端的超大规模多模态推荐系统的研究具有非常大的想象空间。期望在算法和工程CoDesign基础上，对多模态Cotrain、7B/13B大规模参数模型、更长序列端到端等方向进一步进行探索。工程上研究方向包括多模态样本的表征、基于Pytorch框架的高性能多模态推理引擎、高性能多模态训练框架的构建、异构硬件在多模态推荐系统上的应用；算法上的研究方向包括设计合理的推荐广告和多模态Cotrain结构、Sparse MOE、Memory Network、混合精度等。 1、AML负责给字节跳动提供大规模机器学习的算力，算法团队负责探索算法和系统的CoDesign，对推荐广告模型进行Deep & Wider的超大规模复杂化，例如7Billion/13Billion复杂化模型Scaling Law探索、长序列端到端入图建模、生成式、多模态Cotrain等； 2、参与抖音、今日头条等产品中的机器学习算法应用与优化，包括推荐、广告、多模态等需要利用大量算力的地方； 3、和工程团队密切配合，探索新的架构下新的算法。

1、负责大模型研发的全流程工作，包括但不限于数据、训练、评测、推理部署； 2、LLM算法应用研究与算法落地工作，包括但不限于语言LLM、多模态大模型，VLM，Agents/SFT/RL等相关前沿技术； 3、持续探索在各种用户场景下，利用AI能力增强业务迭代效果； 4、深度参与产品研发项目，和产品经理/业务研发同学密切配合，提高项目整体收益。

我们团队是国内理论与应用实践相结合、应用算法创新的顶尖团队，负责高德核心的路线规划、ETA、路况预测等业务的算法优化；这里是国内交通出行领域探索前沿算法解决出行方案的最佳阵地，期待算法精英的加入！ 具体职责包括但不限于： 参与高德导航核心算法的研发和优化，通过大规模机器学习、深度学习、图推理、多模态大模型、强化学习等技术，为路线规划、到达时间预估、未来出行建议、停车场动态信息识别、停车场智能推荐等重要场景提供解决方案，不断强化和提升用户使用高德导航过程中的产品体验。