上海人工智能实习岗位

岗位职责 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，为科技和社会发展作出贡献。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团

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岗位描述 研究领域： 多模态大模型 项目简介： 基于多语言多模态大模型的开放式诊疗推理算法研究 开放式指对输入/病人无明显约束要求，不局限于中文、文本等单一维度。主要内容包括： 1. 支持多语言：系统可处理中文、英文、西班牙语、阿拉伯语等全球主流及区域性语言，实现跨语言无障碍交互。 2. 多模态输入：支持文本（

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岗位职责 我们正在构建面向游戏开发的下一代 AI Coding Agent。 团队聚焦 Agentic Reinforcement Learning、LLM Post-training、Code Generation 与 Agent Evaluation 等前沿方向，希望打造能够自主完成 Unity 游戏开发任务（代码

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工作职责: 1. 大模型训练与后训练 ●基于 Qwen3.5 等开源大模型，开展 SFT、GRPO、DPO及知识蒸馏实验。 ●参与 On-Policy 蒸馏流程建设，包括 Student Rollout、Teacher 反馈、训练样本构造、样本筛选和迭代评测。 ●根据内容理解和 Agent 任务特点，设计训练数据、Pr

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岗位职责 团队介绍：Commercial AI 负责中国交易与广告的to B应用统一模型建设，包含基础模型能力、AI Infra、统一商业数据、评测等方向。 ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 1、负责LLM/VLM/Omni/D

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岗位职责 1. 参与视觉语言模型（VLM）、视觉语言动作模型（VLA）的研发与落地，探索智能座舱内外及具身智能场景中的多模态感知、行为理解、决策与控制能力； 2. 跟踪并复现 VLM、VLA、世界模型（World Model）、具身智能强化学习（RL）、模仿学习（Imitation Learning）等前沿论文与开源项

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岗位描述 你将加入 Qwen 团队，深度参与大模型在 Agent 与 Coding 场景下的前沿算法研究。核心方向是构建支撑大规模 Agentic RL 训练的奖励信号体系，提升模型的对齐质量与 RL 训练上限。具体包括： 1. Coding Reward System：参与面向 Code Agent 的 Reward

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工作职责： 推进World Model（世界模型）等技术的研发工作； 跟踪和研究前沿学术成果； 攻克新技术在自动驾驶技术栈中的关键算法、工程化等方面的挑战； 结合公司当前各业务线和硬件平台等实际情况，推动自动驾驶新技术快速演进。 任职要求： 学历背景：计算机、人工智能、机器人等相关专业硕士及以上学历； 工

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工作职责： 1、负责自动驾驶大模型（如VLM/VLA）研发，并在自动驾驶的物流、巴士等场景的算法探索及工程化落地； 2、负责自动驾驶大模型相关的云端和车端的基础设施及平台建设及维护。 任职条件： 1、具备扎实的深度学习基础知识，精通常见的深度学习框架如TensorFlow, Pytorch等； 2、熟悉常见的

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工作职责： • 环境感知能力是保证无人驾驶安全的最为关键和基础的能力。希望你能帮助无人车准确发现和定位周围环境中的所有道路、行人、车、自行车等物体，为安全行驶保驾护航 • 负责面向无人驾驶应用的机器视觉，激光雷达等数据处理和多传感器数据融合，实现多目标跟踪、环境细粒度语义理解、道路拓扑构建等复杂感知功能 任职要求

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工作职责: 1. 分布式训练底座 (Training Infra) 架构设计： 负责维护和优化基于 Megatron-LM, DeepSpeed, Ray 或 FSDP 的大规模分布式训练框架。 通信优化： 深入优化 H/NCCL 通信库，解决 RDMA/RoCE 网络下的通信瓶颈，提升多机多卡并行效率（DP/

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岗位职责 1、负责CV 、NLP、多模态、大模型的相关算法研发，面向包括但不限于多模态分类、图像分类、文本分类等； 2、负责算法和系统迭代与进化，能够深入小红书业务场景，结合实际需求进行技术落地和创新； 3、面向基于内容理解技术的生态审核场景，包括单不限于笔记审核、评论审核、私信聊天审核、弹幕审核、账号审核等；

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工作职责: 1、参与强化学习核心算法的设计、实现与优化，探索 RL 在扩散模型去噪过程中的应用，包括但不限于 PPO、DPO、GRPO、DAPO、ReFL等内容； 2、参与强化学习训练框架建设，搭建并且持续优化 Agentic RL 链路； 3、参与奖励模型和偏好数据集的构建与迭代，设计针对多模态生成质量（美学、一致性

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工作职责 -负责电商AIGC的算法研究，包括但不限于提示工程（包括few-shot,CoT,ReAct等方法），LLM微调&对齐，diffusion模型，多模态生成等研发工作 -负责电商AIGC项目智能体的搭建和落地工作 -结合业务与产品需求，从prompt优化、模型Finetune、智能体系统设计等方面优化Al生成的

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工作职责: 1. 分布式训练底座 (Training Infra) 框架优化： 负责维护和优化基于 Megatron-LM, FSDP, VeRL的分布式训练框架，通过多维并行策略提高训练吞吐。 算子优化： 参与多模态大模型训练核心算子的设计与优化，包括 Attention、MoE、算子融合等方向，持续提升模型训练效率

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岗位职责 团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok直播研发团队，旨在实

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岗位职责： 1. 开发AI算法（NLP/GNN/RL等)解决抗体研发生成中关键问题，包括但不限于抗体设计、优化及可开发性预测等； 2. 参与AI抗体问题定义，参与算法调研和新模型开发； 3. 参与抗体序列/结构等数据收集，并用于模型训练和下游任务验证等； 4. 与生信、实验团队紧密合作，结合生物原理及实验反馈迭

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岗位职责 团队介绍：Ads Core 是抖音集团广告业务体系中负责交易机制与智能决策的核心技术团队之一。 我们面对的是一个超大规模的商业化经济系统：一端是广告主和商家，希望在可控成本下获得订单、GMV、线索、用户增长和长期生意增长；另一端是抖音等产品中有限而高价值的用户流量。Ads Core 要解决的问题，是预算从

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岗位描述 研究领域： 大模型智能体 项目简介： 在内容安全风控领域，建模流程的起点是任务分析——风控运营人员需要将业务经验和对风险的理解转化为结构化的需求文档、可执行的规则文档和建模所需的示例数据。然而，这一环节存在三个核心痛点：1、任务表达难：风控运营人员熟悉业务但难以精准描述任务目标，风险定义模糊、判定边界

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岗位职责 1、协助负责推荐技术落地，完成个性化推荐模型、分发策略、用户理解、内容理解等方向突破； 2、负责社区业务推进，将业务问题进行技术抽象，系统性优化海量用户体验； 3、协助研发新的推荐策略和算法，并不断优化效果和性能； 岗位要求 1、计算机、数学、统计学、模式识别相关专业，硕士及以上学历； 2、有推荐、搜索、广

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工作职责: 1.负责语音大模型（Speech LLM）及语音生成技术的研发与迭代，聚焦高保真语音合成（TTS）、零样本音色克隆、情感/风格可控语音生成等方向，持续挑战技术边界。 2.紧密跟踪语音合成领域最新进展（如基于 LLM 的端到端语音生成、扩散/流匹配语音模型等），推动研究成果向业务转化，并在顶级会议/期刊发表高

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关于我们： 我们是一支专注于大模型/Agent+智能投研前沿交叉方向的核心团队，正在构建业内领先的Agent驱动的智能投研全流程系统——覆盖因子挖掘、因子预处理、因子检验、组合优化到回测的完整研究闭环，并致力于让Agent能够： 1、学习人类经验：吸收人工沉淀的Skill、知识库乃至研报，转化为可执行的研究能力；

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岗位描述 1. 负责超长视频内容的前沿算法研究、实现与优化，重点攻克高效的长视频处理机制，如关键帧选择、特征压缩和记忆机制。 2. 参与构建和清洗大规模多模态数据集，优化长视频理解在视频问答、内容摘要等任务上的准确率，优化视频场景下模型的推理能力。 3. 具备技术前瞻性与创新能力，跟踪国际最新技术动态，探索如多模态理解

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岗位描述 1.负责多模态理解大模型的前沿算法研究、实现与优化，重点攻克图像/视频理解、视觉问答、跨模态交互等关键任务。 2.参与构建和清洗大规模多模态数据集，探索数据增强策略，并可能建设高效的数据生产、标注和评估 pipeline，涵盖通用数据、视频、OCR等场景。 3.具备技术前瞻性与创新能力，跟踪国际最新技术动态，

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岗位描述 1.负责流式音视频理解的前沿算法研究、实现与优化，重点攻克音视频联合增强、跨模态交互、流式分析等关键任务。 2.探索音视频数据集的构建与处理，需涵盖事件定位、过程描述、情感分析、主题概括等不同类型任务，探索数据增强策略，并建设高效的数据生产、标注和评估 pipeline。 3.具备技术前瞻性与创新能力，跟踪国

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岗位职责 团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok直播研发团队，旨在实

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岗位描述 随着大模型技术迅猛发展，模型迭代速度远超传统评测体系更新。当前行业面临核心痛点：复杂任务与长尾场景缺乏有效评估标准，主观指标难以量化，人工评测成本高、效率低。现有系统难以支撑大规模模型集成与快速实验，制约了模型在真实业务中的落地。本项目旨在构建下一代评测体系，解决评估滞后与对齐难题，确保模型能力可测、可控、可

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岗位描述 随着大模型技术的不断发展，代码智能体在实际软件开发流程中展现出巨大的潜力，能够显著提升开发效率。本项目致力于探索大规模代码模型作为智能体的潜能，目标是在仓库级别的代码生成、自动issue修复等场景中，增强代码模型的智能性与自动化处理能力。我们专注于提升大规模代码模型在以下方面的能力： 1. 代码智能体的规划能

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岗位描述 参与面向行业专家场景的高价值 Cowork Agent 构建与实践落地，推动大模型在 Agent 环境中完成真实世界复杂任务，不断提升模型在高价值业务场景中的表现，拓展大模型的实际能力边界。 1. Envs/Harness Building & Generalization：参与主流 Agent harne

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岗位描述 参与 GUI / Hybrid Computer Use Agent 在 Computer / Mobile / Browser 等真实数字环境中的能力演进与落地实践，使模型能够理解、操作并协同完成跨平台、跨界面、跨工具、跨任务流的复杂用户任务，持续提升 Agent 在开放环境中的泛化性、鲁棒性、协同性与实际

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