北京人工智能实习岗位

岗位职责 团队介绍：AI 数据与安全团队为 Seed 基座模型及 AI 原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。 团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与 Seed 研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商

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就像两百多年前蒸汽机取代人类推动工业生产、近一百年来计算机帮助人类进行信息处理一样，我们相信 AI Agent 最终将会自动化人类的广泛生产性工作。而在当下，作为这场 AI 生产力革命的重要阶段，Agent 正在加速落地、重塑流程与协作方式。加入我们，一起推动这场变革！ 【你将亲手打造】 打通多模态创意理解的全链路

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岗位描述 随着大模型技术的发展，代码智能体在实际软件开发流程中展现出较大潜力，能够帮助提升开发效率。本项目主要围绕大规模代码模型在智能体场景中的应用展开，关注仓库级别代码生成、自动 issue 修复等任务，提升代码模型在复杂开发流程中的智能性与自动化处理能力。 欢迎对代码生成、代码智能体、强化学习等方向感兴趣的在读硕士

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岗位职责 团队介绍：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。 日常实习：面向全体在校生

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岗位描述 1. 参与面向电商推荐场景的Agent Memory 研究，探索用户认知记忆的形式化定义、分层架构及生命周期治理机制。 2. 研究高质量的推荐Agent Memory构建方法，从用户全天行为/意图序列中抽象出结构化、用户特异、下游贴合的认知记忆，进一步，探索有效的隐式记忆压缩算法。 3. 研究基于用户线上反馈

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岗位描述 参与阿里妈妈全站推连续时间强化学习（Continuous-Time RL）算法研发，面向真实广告投放中的不等间隔决策问题，推动自动出价从固定步长MDP向连续时间建模演进。 研发连续时间环境模型CT-Env，探索Neural ODE/SDE、世界模型等技术，刻画不同时间间隔下的状态转移，提升非均匀采样数据的建模

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岗位职责 1.基于内容生态业务场景，运用统计学/机器学习方法，设计并开发内容质量评估、风险识别、低质内容发现等方向的治理策略模型； 2.对平台内容数据进行深度挖掘，定位生态风险点与体验瓶颈，输出量化分析结论并驱动策略迭代； 3.参与内容分级分类策略的设计与开发，将生态治理规则转化为可执行的策略逻辑，保障治理策略的精准覆

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岗位职责 1. 聚焦于视频特效场景下的多模态大模型理解与应用探索，推动大模型能力在视频特效理解、智能化美颜及智能创作辅助等核心业务场景的落地； 2. 负责模型方案设计、训练数据生产、评测体系建设及实验验证分析； 3. 跟踪计算机视觉与多模态理解领域前沿技术，推动算法能力产品化落地，或产出高质量论文、专利及业务成果。

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岗位职责 1、探索多模态大模型在视频、图像、文本的内容理解能力，以及多模态数据融合方式的研究与应用，结合多种模态的数据进行训练，提升模型在真实环境下的适应能力和多语境迁移能力‌； 2、将大模型技术应用到实际业务场景中，构建大模型在安全、生态场景的应用落地，有大模型技术应用经验者优先； 3、研究多模态内容理解的前沿方向，

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岗位职责：智能决策算法实习生 作为滴滴核心算法团队，我们肩负着构建千亿级智能交易平台的战略使命。依托机器学习、运筹优化、因果推断等前沿技术，持续攻克供需动态定价、智能补贴决策等行业级难题。通过智能算法实现日均千万级订单的精准匹配与资源调配，在保障司乘体验的同时提升平台运营效率，持续引领全球出行行业的技术革新； 加入

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工作职责 负责机械臂抓取、吸取、操作等机器人技能的强化学习算法研发，覆盖在线强化学习、离线强化学习、Sim2Real等技术方向，持续提升机器人操作的精度、泛化性与样本效率； 设计并实现强化学习算法从训练到部署的全链路方案，完成多模态感知信息与决策策略的工程集成，保障算法在真实业务环境中的稳定运行与效果迭代； 参与

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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，

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岗位职责 1. 参与具身智能机器人相关算法的研发与优化，构建具身智能模型训练所需的多模态数据处理平台，支持从采集、清洗、对齐、标注、训练评估及质量优化的全流程数据闭环； 2. 研究和实现数据驱动的模型训练与对齐方法，提升模型在真实环境中导航、决策、操作的系统成功率与鲁棒性； 3. 与硬件、基础模型团队协作，推动算法模块

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岗位描述 千问（Qwen）是由阿里巴巴自主研发的超大规模语言模型，具备跨语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型涵盖参数量从几百M到T级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容

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岗位职责 1. 参与量产一段式端到端算法的研发，模型训练优化、评测体系搭建，数据处理筛选，实车部署等整个发版流程 2. 跟进端到到规划算法的Sota方法，探索一些较新的技术（VLA、强化学习等）应用到量产中 岗位要求 1. 实习至少4个月，计算机科学、自动化、人工智能等相关专业硕士及以上学历； 2. 了解主流的端

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岗位描述 1. 探索生成式出价算法中的Scaling Law方案，包括但不限于长序列建模与多模态融合等。 2. 探索大模型（LLM）与出价决策模型的融合方案，包括但不限于特征增强、环境建模、端到端决策等。 3. 跟进业界前沿技术趋势，开展前沿算法的研究工作，撰写发表论文。结合实际业务需求，将技术应用到实际业务场景。

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岗位描述 阿里妈妈全站推旨在实现商家确定性 ROI 交付与生意规模增长的双重目标，承载了亿级规模的日均广告收入。作为提升全站推投放效率的核心算法，自动出价（Auto-bidding）研发持续探索面向未来的决策智能技术，推动出价策略能力不断进化，为业务增长提供持续动力。我们在自动出价领域积累了扎实的技术基础，相关成果已发

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岗位描述 阿里妈妈全站推旨在实现商家确定性 ROI 交付与生意规模增长的双重目标，承载了亿级规模的日均广告收入。作为提升全站推投放效率的核心算法，自动出价（Auto-bidding）研发持续探索面向未来的决策智能技术，推动出价策略能力不断进化，为业务增长提供持续动力。我们在自动出价领域积累了扎实的技术基础，相关成果已发

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岗位职责 【我们是谁，我们在做什么？】 大模型时代，AI不应该只是停留在PPT里的概念，更不应该只是个聊天机器人。 在我们公司，AI正在真正长出“手脚”，深入业务线解决实际问题（比如AI客服、自动化审核、复杂流程提效）。 我们不缺算力，不缺API Token，更不缺真实的业务痛点。 我们缺的，是能把AI能力和业务痛点无

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岗位职责 1、负责人形机器人高自由度灵巧手操作模型开发，包括使用人类数据提升泛化操作能力以及利用强化学习实现手内操作等； 2、和大模型相结合，利用语言交互以及视觉，触觉等多模态信息实现在不同应用场景下的功能泛化和长序列动作； 3、开展结合视觉，触觉和关节力的多模态灵巧手控制方法研究，并对硬件设计提出相关指标性要求；

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岗位职责 1. 负责研究AI Agent方向学术前沿问题（GUI Agent、Agentic-RAG、问答Agent、任务Agent等），通过发表论文、开源、竞赛等，打造学术影响力； 2. 负责打造业界一流的AI Agent解决方案（GUI Agent、Agentic-RAG、问答Agent、任务Agent等），并落地

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岗位职责 岗位职责 - 参与语音 Agent 产品与原型研发，围绕语音输入、意图理解、任务编排、工具调用和结果反馈，构建端到端 Agent 工作流。 - 参与 ASR / TTS / VAD / 说话人识别 / 音频理解等语音算法模块的实验、接入、评测和效果优化。 - 参与 Agent 核心能力建设，包括 Prompt

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岗位职责 【职位描述】 我们正在招募对大模型、智能体（Agent）与多模态内容理解具有浓厚研究兴趣的实习生，围绕 Agentic 内容理解体系中的核心算法问题开展前沿研究。岗位聚焦于真实复杂场景中的内容理解问题，探索基础模型、智能体架构与自进化机制在多模态任务中的能力边界与方法创新。 该岗位强调研究深度、问题导向与学术

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岗位职责 岗位职责： 1. 负责AIGC商业化基座模型的研发与优化，推动编辑生成与多模态视觉技术的落地应用； 2. 聚焦持续预训练（continue pretrain）、监督微调（SFT）及强化学习（RL）等关键技术环节； 3. 攻坚核心技术指标，实现模型性能达到业内领先水平。 岗位要求 任职要求：

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岗位职责 岗位介绍 面向 效果广告创意生成，研发 LLM 文本生成与 Creative Agent 能力，业务覆盖客资收集、应用下载、种草广告、UD、闭环及非闭环电商广告、小程序推广、平台 UG 等营销目标。 我们希望模型能够理解广告主诉求、行业知识、商品与服务信息、搜索语境及营销目标，自主规划并生成原生、真实、合规且

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岗位描述 蚂蚁Asystem推理致力于打造面向强化学习的极致性能推理引擎。 1. 面向长序列、大规模模型和数据，结合并行计算、软硬结合优化等，提升模型推理性能，提升吞吐、降低延迟； 2. 设计和开发针对强化学习场景的推理引擎，服务强化学习推理优化； 3. 设计和开发训推一致的推理能力，优化强化学习训练效率； 4. 设计

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岗位描述 岗位核心目标是研发面向超大规模模型的强化学习训练系统，提升大模型在工具调用、多模态交互及复杂环境中的推理与决策能力，实现多轮“感知—推理—行动—反馈”闭环，推动 Agent 与 AGI 前沿技术落地。 你将参与： 1. 参与大规模分布式强化学习框架的设计、开发与优化，提升训练吞吐、资源利用率、稳定性和可扩展

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岗位职责 1、探索AI搜场景下的LLM技术创新和落地，包括但不限于后训练算法优化、长文本奖励模型优化、个性化答案生成等，持续提高AI搜的效果； 2、探索解决复杂问题的agent相关技术落地，包括但不限于Plan模型、function call、memory构建等，建设更智能的agent能力； 3、探索多模态大模型在AI

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岗位职责 作为 Meshy 研究科学家和机器学习工程师团队的核心成员。你将为Meshy的长期研究目标而努力，并定义我们的阶段性里程碑。 如果你对我们的艺术家级网格生成模型的研究感兴趣，你将参与： 设计、训练和微调 3D 生成模型，涵盖预训练、后训练，以及AR和Discrete Diffusion模型的新兴范式。 分析、

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岗位职责 1. 构造与竞争对手的量化比较的测试模型和制定合理合理的KPI； 2. 量化度量AI算法流程中的负载、瓶颈点，并且可视化的呈现结果； 3. 研究和开发 关键业务的AI算法、推理速度优化方法，实现高效的端侧AI，包括但不限于 Vision、NLP、OCR、LLM； 4. 与算法开发团队、AI芯片团队合作，将工作

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