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    AI Agent算法(推理与优化方向)实习生 - 集团信息系统

    AI Agent算法(推理与优化方向)实习生 - 集团信息系统

    职位月薪:面议

    AI Agent算法(推理与优化方向)实习生 - 集团信息系统

    职位月薪: 面议

    • 岗位类别:
    • 招聘类型: 全职
    • 工作经验: 10年以上
    • 工作地点: 上海市
    • 学历要求: 本科
    • 招聘人数: 1人
      福利待遇:
    • 五险一金
    • 优质平台
    • 法定节假日休息
    • 年终奖

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    职位描述

    1、本科及以上学历在读,计算机、通信等相关专业优先; 2、扎实的算法和数据结构基础,熟练掌握Python/Go/C++等至少一种编程语言; 3、动手能力强,熟悉NLP/CV领域的理论基础,掌握统计模型、机器学习相关原理,具有实战经验,参与过相关项目; 4、学习能力优秀,有良好的团队合作精神,有责任心; 5、熟悉业界领先大语言模型(GPT系列、Llama、ChatGLM等)的原理与训练方法,有NLP、计算机视觉、多模态大模型等科研经历或者对LLM有实践应用经历优先; 6、在学术会议(如CVPR、ICCV、ECCV等)发表论文者优先;在Kaggle,COCO,ImageNet,ActivityNet,ICPC,NOI/IOI等比赛获奖者优先。团队介绍:集团信息系统部(Corporate Information System) 负责字节跳动企业内信息系统、工具与AI创新应用的整体规划与建设,我们服务全球所有员工与业务单元,覆盖通用办公、人事、财务、法务、采购、审批、职场等核心领域。在AI时代下,我们致力于推动公司组织效率跃升与业务流程变革,我们正用AI重构企业运作的毛细血管:通过系统工具 AI 化与构建企业级 Agent 体系,让系统进化为 “智能助手”,提升全球团队的协同协作与业务运转效率;通过深耕企业上下文建设,实现从端到端业务流的智能化升级与流程再造。在持续激发AI 生产力的同时,部门加强安全、隐私与合规的治理,为公司长远发展保驾护航。 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。 1、负责AI应用的算法研发和LLM效果优化工作,推动相关技术的探索和应用; 2、探索大语言模型等先进AI技术在字节跳动国际化公司运营的落地,覆盖领域预训练、指令微调、训练和推理加速、模型评测等技术方向; 3、提升自然语言理解能力,比如实体识别、意图识别、NL2SQL、向量召回、结构化/非结构化、短文本/长文本的表征学习等,落地应用于对话系统、文本生成、文本分类、知识图谱、检索问答等领域; 4、提升多模态识别和理解能力,覆盖图片、音频、视频等多模态分类、内容挖掘、理解和生成等场景。

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    1、本科及以上学历在读,计算机、通信等相关专业优先; 2、扎实的算法和数据结构基础,熟练掌握Python/Go/C++等至少一种编程语言; 3、动手能力强,熟悉NLP/CV领域的理论基础,掌握统计模型、机器学习相关原理,具有实战经验,参与过相关项目; 4、学习能力优秀,有良好的团队合作精神,有责任心; 5、熟悉业界领先大语言模型(GPT系列、Llama、ChatGLM等)的原理与训练方法,有NLP、计算机视觉、多模态大模型等科研经历或者对LLM有实践应用经历优先; 6、在学术会议(如CVPR、ICCV、ECCV等)发表论文者优先;在Kaggle,COCO,ImageNet,ActivityNet,ICPC,NOI/IOI等比赛获奖者优先。团队介绍:集团信息系统部(Corporate Information System) 负责字节跳动企业内信息系统、工具与AI创新应用的整体规划与建设,我们服务全球所有员工与业务单元,覆盖通用办公、人事、财务、法务、采购、审批、职场等核心领域。在AI时代下,我们致力于推动公司组织效率跃升与业务流程变革,我们正用AI重构企业运作的毛细血管:通过系统工具 AI 化与构建企业级 Agent 体系,让系统进化为 “智能助手”,提升全球团队的协同协作与业务运转效率;通过深耕企业上下文建设,实现从端到端业务流的智能化升级与流程再造。在持续激发AI 生产力的同时,部门加强安全、隐私与合规的治理,为公司长远发展保驾护航。 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。 1、负责AI应用的算法研发和LLM效果优化工作,推动相关技术的探索和应用; 2、探索大语言模型等先进AI技术在字节跳动国际化公司运营的落地,覆盖领域预训练、指令微调、训练和推理加速、模型评测等技术方向; 3、提升自然语言理解能力,比如实体识别、意图识别、NL2SQL、向量召回、结构化/非结构化、短文本/长文本的表征学习等,落地应用于对话系统、文本生成、文本分类、知识图谱、检索问答等领域; 4、提升多模态识别和理解能力,覆盖图片、音频、视频等多模态分类、内容挖掘、理解和生成等场景。

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