小米智能终端安全研究实习生

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：国际化内容安全平台团队致力于为字节跳动国际化产品的用户维护安全可信赖环境，通过开发、迭代机器学习模型和信息系统以更早、更快发掘风险、监控风险、响应紧急事件，以人工智能技术支持业务发展，力求更高效、更敏捷、更全能地维护站内生态安全。 1、构建以服务国际化产品整体安全与可信、保障终端安全与体验为目标的行业领先的内容安全平台，通过优秀的功能体验、合理的策略制定及前沿技术应用，推动内容审核/管理/运营/推荐工作科学、高效运转，提升业务整体质量与效率； 2、能够深入理解业务目标和产品目标，通过优秀的产品设计与解决方案设计，并拆解为可执行的产品/运营路径，协同上下游团队高效拿到阶段性结果，全面进化审核团队的内容审核工作； 3、深入研究AI模型能力在内容审核/管理等领域的应用策略，能提供行业标杆的解决方案，为客户提供AI能力及关联系统/后台服务。

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：客服平台团队，负责字节跳动客服业务平台的设计研发工作，打造支撑字节跳动多业务线的客服中台，建设提供极致体验的多场景客服系统。让用户从产品一站式解决问题，提升用户满意度，助力核心产品线保护用户留存。核心工作主要包括： 1、引入AI技术，为海量级别端内用户打造智能客服产品，帮助用户更快解决问题，提升用户体验； 2、为公司大量客服提供统一客服工作台、工具等能力，提升服务效率、降低服务成本； 3、基于海量用户反馈，挖掘高价值建议，识别高风险问题，驱动业务改进，保障平台安全。 1、负责产品研发和工程架构部技术客服平台相关产品的前端技术选型和开发工作； 2、优化前端功能设计，解决各种浏览器和终端设备的兼容性问题； 3、通过技术手段，提升用户体验并满足高性能要求； 4、通用组件、类库编写，提升开发效率和质量。

团队介绍：字节跳动剪映研发团队，主要支持剪映、醒图、Faceu 等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，截止2021年6月，相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起打造全球最受用户欢迎的影像创作产品。 课题介绍： 1、课题背景： 1）数字化营销时代，企业对高质量、多样化营销素材的需求呈爆发式增长。从社交媒体图文到短视频广告，从个性化推荐文案到多模态互动内容，营销场景的复杂化与用户需求的碎片化对素材生成效率、创意水平和精准度提出了更高要求。传统依赖人工策划与设计的模式成本高、周期长，难以满足实时化、动态化、规模化的业务需求。尽管生成式AI（AIGC）技术（如GPT等）已在文本、图像生成领域取得突破，但在营销场景中仍面临创意适配性差、多模态协同能力弱、品牌一致性难保障等瓶颈。本课题旨在研发“创作领域Agent”，通过智能技术实现从策略洞察到内容生产的全链路自动化，推动营销效率与效果的革命性升级。 2）随着大语言模型、多模态模型等大模型的成熟，通过视觉理解、语音识别、文本生成等AI大模型能力，提升视频剪辑效率，基于创作者的需求和创意，高效的创作出炫酷、个性化的视频成为了可能。当前行业虽已有部分智能剪辑工具，但大多局限于规则化操作，成片或缺乏对用户意图的理解，效果同质化，或缺乏成片逻辑与情感，机械堆砌素材。 本课题旨在研究适合视频剪辑的大模型技术，结合剪映平台的强大剪辑能力和效果，打造一个智能剪辑的智能体（Agent），赋能自媒体内容生产、影视工业化、广告营销等场景。 2、课题挑战： 1、创意与商业价值的平衡：AI生成内容易陷入同质化，需突破算法在品牌调性理解、用户情感共鸣、营销目标对齐等方面的局限，确保创意兼具新颖性与商业转化价值。 2、多模态动态协同：文本、图像、视频等模态的生成需实现语义与风格的跨模态对齐，且需支持动态组合与实时迭代（如根据用户反馈即时优化素材）。 3、复杂场景泛化能力：营销场景高度细分（如电商促销、品牌故事、危机公关），Agent需具备上下文感知与领域迁移能力，避免“一刀切”生成策略。 4、计算效率与资源限制：高分辨率视觉素材生成、多版本AB测试等场景对算力需求极高，需优化模型轻量化与推理速度，满足企业级部署的可行性。 5、伦理与合规风险：需解决版权争议（如AI生成素材的版权归属）、内容安全（如虚假宣传、文化敏感性）等问题，构建可信可控的生成框架。 6、视频数据复杂性远超图片和文字，巨量的用户素材，要通过大模型去精准理解，并与图片、音频、文字等多模态特征统一，对多模态模型理解能力和推理优化，提出了极高要求。 7、大模型对素材编排和剪辑的结果，可能偏离用户真实意图，既要避免输出模板化、同质化，又要结合用户个性化和创意，在风格、节奏等维度上加入“人性化创意”。 8、大参数模型训练成本高，推理慢，如何通过模型优化、工程优化等手段，给移动端、PC等终端用户极致的体验，也是课题的一大挑战。 职位描述： 1、负责剪映CapCut的AI视频编辑方向的Agent模型训练与评测，使用SFT/RLHF/Post-training等技术对视频创作进行领域知识建模； 2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力，构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。

团队介绍：字节跳动剪映研发团队，主要支持剪映、醒图、Faceu 等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，截止2021年6月，相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起打造全球最受用户欢迎的影像创作产品。 课题背景： 1、数字化营销时代，企业对高质量、多样化营销素材的需求呈爆发式增长。从社交媒体图文到短视频广告，从个性化推荐文案到多模态互动内容，营销场景的复杂化与用户需求的碎片化对素材生成效率、创意水平和精准度提出了更高要求。传统依赖人工策划与设计的模式成本高、周期长，难以满足实时化、动态化、规模化的业务需求。尽管生成式AI（AIGC）技术（如GPT等）已在文本、图像生成领域取得突破，但在营销场景中仍面临创意适配性差、多模态协同能力弱、品牌一致性难保障等瓶颈。本课题旨在研发“创作领域Agent”，通过智能技术实现从策略洞察到内容生产的全链路自动化，推动营销效率与效果的革命性升级。 2、随着大语言模型、多模态模型等大模型的成熟，通过视觉理解、语音识别、文本生成等AI大模型能力，提升视频剪辑效率，基于创作者的需求和创意，高效的创作出炫酷、个性化的视频成为了可能。当前行业虽已有部分智能剪辑工具，但大多局限于规则化操作，成片或缺乏对用户意图的理解，效果同质化，或缺乏成片逻辑与情感，机械堆砌素材。 本课题旨在研究适合视频剪辑的大模型技术，结合剪映平台的强大剪辑能力和效果，打造一个智能剪辑的智能体（Agent），赋能自媒体内容生产、影视工业化、广告营销等场景。 课题挑战： 1、创意与商业价值的平衡：AI生成内容易陷入同质化，需突破算法在品牌调性理解、用户情感共鸣、营销目标对齐等方面的局限，确保创意兼具新颖性与商业转化价值。 2、多模态动态协同：文本、图像、视频等模态的生成需实现语义与风格的跨模态对齐，且需支持动态组合与实时迭代（如根据用户反馈即时优化素材）。 3、复杂场景泛化能力：营销场景高度细分（如电商促销、品牌故事、危机公关），Agent需具备上下文感知与领域迁移能力，避免“一刀切”生成策略。 4、计算效率与资源限制：高分辨率视觉素材生成、多版本AB测试等场景对算力需求极高，需优化模型轻量化与推理速度，满足企业级部署的可行性。 5、伦理与合规风险：需解决版权争议（如AI生成素材的版权归属）、内容安全（如虚假宣传、文化敏感性）等问题，构建可信可控的生成框架。 6、视频数据复杂性远超图片和文字，巨量的用户素材，要通过大模型去精准理解，并与图片、音频、文字等多模态特征统一，对多模态模型理解能力和推理优化，提出了极高要求。 7、大模型对素材编排和剪辑的结果，可能偏离用户真实意图，既要避免输出模板化、同质化，又要结合用户个性化和创意，在风格、节奏等维度上加入“人性化创意”。 8、大参数模型训练成本高，推理慢，如何通过模型优化、工程优化等手段，给移动端、PC等终端用户极致的体验，也是课题的一大挑战。 职位描述： 1、负责剪映CapCut的AI视频编辑方向的Agent模型训练与评测，使用SFT/RLHF/Post-training等技术对视频创作进行领域知识建模； 2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力，构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。