北京人工智能实习岗位

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，

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1.AI训练框架的设计与演进 2.通信、显存与数据通路的极端性能优化 3.算法与工程协同优化 1.参与大模型（包括但不限于语言模型、多模态模型）的预训练、有监督微调、强化学习对齐，分布式推理等全流程算法实现与实验。 2.协助进行大规模数据处理、分布式训练策略优化、训练和推理性能诊断与调优（如吞吐、显存、通信效率）。

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- 基于 CUDA / CUTLASS 以及 Triton / TileLang 等算子开发工具，针对不同模型结构与硬件架构进行算子设计、实现、融合（kernel fusion）与调优，提升计算访存效率与硬件利用率（MFU） - 使用 nsys / ncu 等性能分析工具定位计算、访存、通信瓶颈，开展 roofline

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

- 负责多模态模型(图像、视频、音频等) 模型适配，性能分析和推理优化，支持实时语音和视频输入和输出 - 负责基于SGLang 等技术的多模态推理框架的开发和优化，包括分布式推理架构，推理引擎， 多模态cache管理，算子优化等 - 负责扩散模型推理优化包括并行优化，稀疏化，cache管理等，以及与语言模型推理架构统一

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

Job Details: Job Description: As an AI Architecture Performance Analysis Graduate Intern, you will join Intel's GPU Compute Architecture team and contribute to

博士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1、参与小红书万亿级Token量推理系统构建，包括但不限于大模型智能网关、大模型弹性伸缩、推理系统优化等方向，共同打造国内领先的大模型MaaS服务； 2、探索负载感知的推理系统流量调度算法，如基于Prefix Cache命中率调度、基于P/D分离的流量调度、基于KVCache使用率、推理排队负载感知的流量调度

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工作职责 -针对Token供应商提供的大模型推理服务，基于多源信息表现进行智能分析，识别降智、冒用、掺假等异常行为 -研究日常发现的供应商异常行为及作弊模式，构建异常检测、关联分析、反作弊及风险识别模型 -结合历史行为、评测结果、履约表现及风险事件，构建供应商风险评分和动态信用评级模型 -构建供应商能力、服务质量及履约

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大模型算法实习生-AI对话 岗位描述: 1、通过优化算法，持续对话的用户满意度、提升营销转化率 2、研究方向包括但不限于:RAG、大模型监督微调(SFT)、DPO、强化学习(RLHF、GRPO)、模型蒸馏等技术，负责大模型、基座增强、指令微调、偏好对齐 3、通过对抗AI机器人、Reward Model等技术来做评估

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1、协助开发具备AI大模型问答能力的Agent。 2、协助完成知识库内容更新。 3、根据内部需求，开发UI界面并优化Agent能力。 岗位要求 1、熟练掌握 HTML5、CSS3、JavaScript； 2、熟悉 Python 编程及科学计算生态；了解机器学习基础； 3、具备一定的UI设计能力； 4、对大模

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岗位职责 团队介绍：今日头条推荐算法团队，致力于为用户提供个性化新闻和信息推荐服务，提升头条产品的用户体验。我们的业务涉及内容的个性化分发、生态与质量治理、热点和垂类等多个方向。在这里，你可以研究和改进最前沿的深度学习算法、并在推荐系统中结合LLM等前沿技术探索新的边界，结合对产品、数据的深度分析，将技术应用到实际业务

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岗位职责 1. 多模态语音分离算法研究与创新 a. 系统调研语音分离、多模态融合领域顶会顶刊最新进展，梳理基于唇语、人脸关键点、说话人表征的多模态语音分离技术路线； b. 复现 3-5 个主流多模态语音分离基线模型（如 Audio-Visual Speech Separation 系列、Lip2Spee

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岗位职责 1. 参与语音大模型及语音相关系列模型的研发与优化工作，包含训练数据清洗、模型预训练 / 微调、强化学习等技术的研究与落地； 2. 参与语音交互、语音识别相关算法的研究与应用； 3. 参与语音大模型相关算法方案设计与优化，协助完成算法在工业场景的落地验证； 4. 负责跟踪和调研语音大模型领域前沿技术。 岗位

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岗位职责 1、参与具身智能自主导航与空间智能算法的研发与优化，包括环境感知、定位建图、三维场景理解、空间推理、路径规划及动态避障等技术的研究与落地应用； 2、参与Spatial Intelligence、Vision-Language Navigation（VLN）、Semantic Navigation等前沿技术研究

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岗位职责 1、参与具身智能基础模型及机器人操作算法的研发与优化，包括多模态环境感知、任务理解、具身推理、动作生成与控制等技术的研究与落地应用； 2、参与Vision-Language-Action（VLA）、World Model、World Foundation Model（WFM）、World Action Mod

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岗位职责 1、参与AIGC图像、视频、音频等多模态内容的深度鉴伪、伪造痕迹分析及可解释溯源算法研发，研究AI生成与篡改内容在空间域、频域、时序域、噪声域及深度特征空间中的伪造痕迹与生成特征； 2、参与AIGC内容的细粒度痕迹检测与分析技术研究，包括生成指纹（Generative Fingerprint）、篡改区域定位（

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岗位职责 1、参与人脸Deepfake及AI生成/篡改视频鉴伪模型与算法的研发与优化，包括真实/伪造数据集构建、模型预训练/微调、时空特征学习、跨伪造方法泛化及复杂场景鲁棒性优化等技术的研究与落地应用； 2、参与人脸合成、换脸（Face Swap）、人脸重演（Face Reenactment）、Talking Face

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岗位职责 1、参与音频鉴伪模型及鉴别算法的研发与优化，包括但不限于真实/伪造音频数据集构建、数据清洗、模型预训练/微调、对抗样本防御、多场景泛化能力优化等技术的研究与落地应用； 2、参与AI伪造音频检测、深度伪造音频（DeepFake）鉴别、音频篡改溯源、音频水印核验等相关算法的研究与工程化应用； 3、参与端到端音频鉴

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岗位职责 1、参与通用图像及AIGC鉴伪模型与算法的研发与优化，包括真实/伪造数据集构建、模型预训练/微调、对抗鲁棒性及复杂场景泛化能力优化等技术的研究与落地应用； 2、参与AI生成图像检测、生成式编辑检测、生成模型指纹分析等相关算法研究，重点探索跨生成器泛化（Cross-Generator Generalizatio

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岗位职责 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

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岗位职责： 1. 基于数据挖掘、机器学习、NLP 等相关理论和方法，对结构化、半结构化和非结构化数据进行清洗、处理与挖掘，结合站外广告投放的人、货、场数据要素，洞察优质投放内容，生成丰富的文本营销内容； 2. 构建营销行业大语言模型，通过 SFT、P-Tuning、RLHF 等方法，不断迭代该语言模型； 3. 跟

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岗位：低空经济算法工程师（应届生） 学历：硕士 需求专业：计算机科学与技术 需求人数：1 工作地点：北京市海淀区, 职位描述： 岗位职责 • 负责低空综合管理平台、行业应用服务平台等相关路径规划、空域调度、空间算法研发与仿真落地，支撑平台核心功能实现； • 开展低空空间数据处理、多源数据融合、目标检测等算法设计与

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岗位：AI开发工程师 学历：硕士,本科 需求专业：计算机类,计算机科学与技术 需求人数：2 工作地点：北京市大兴区, 职位描述： 1.岗位职责 （1）参与公司业务系统的AI能力建设，负责智能化功能模块的设计与开发； （2）结合业务场景，完成大模型接口调用、提示词设计与效果调优； （3）熟练运用主流智能体工具（如

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岗位职责 - 参与跨团队协作，将研究原型转化为可扩展的系统。 - 探索并实验前沿仿真世界模型算法，例如自回归AR/扩散Diffusion生成模型、Feedforward 3DGS等。 - 参与神经重建流水线中算法与模型的开发。 - 支持模型训练、评估与集成，服务于自动驾驶真实应用场景。 - 构建并维护用于评估和可视化模

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职位描述 和现有团队一起研究，提升大模型在漏洞攻防方向的安全能力。 核心职责 1. 设计并落地面向漏洞挖掘的大模型训练方案，涵盖预训练语料构建、指令微调以及基于人类/AI 反馈的强化学习环节； 2. 探索提升模型在自动源码审计、逆向工程、动态调试、模糊测试、漏洞利用程序(Exp)构建等安全场景下推理能力的技术路

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太初元碁是国家级专精特新“小巨人”与国家高新技术企业，核心团队成员始脱于国家超级计算无锡中心与清华大学，是国内AI算力底座的坚定探索者，坚持走异构众核的差异化技术路线，核心骨干多次荣获“戈登·贝尔奖”。首款自研AI加速卡T100已成功量产并规模商用，全面适配DeepSeek、Qwen（通义千问）、GLM（智谱）等多个主

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岗位职责 团队介绍：我们通过部署先进的安全系统、推行标准化操作流程，构建基于零信任的安全防护体系，提升字节跳动全球办公环境的整体安全态势。我们坚持以主动预防为核心，同时构建敏捷高效的安全响应能力，为全球办公环境提供持续、可靠的安全保障。 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

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岗位职责 参与下一代多模态大模型架构研究，重点探索 Loop Transformer 等新型计算架构，并在 图像生成、视频生成及统一多模态模型 上进行大规模验证。 你将围绕循环计算、参数共享、有效计算深度、动态计算量分配和 Scaling 等核心问题开展研究，探索如何在可控参数规模下提升模型的计算能力、生成质量和扩展效

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岗位职责 【课题介绍】 随着基础大模型能力持续提升，Agent 的核心瓶颈正在从“模型能不能做”转向“系统能不能让模型稳定、安全、低成本地完成复杂任务”。本课题，重点研究长程任务执行、上下文与记忆、可靠工具调用、状态恢复、端云协同、安全控制和 Trace/Eval，建设可扩展、可恢复、安全可控、成本可度量的 Agent

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岗位职责 【课题介绍】 通用大模型预训练在LLM训练周期中占比最高，预训练效果优劣很大程度上依赖底层训练基础设施的规模、稳定性和效率。当模型尺寸迈向千亿和万亿级别，集群规模从千卡扩展到万卡甚至更大规模时，预训练框架变成一项系统工程：如何在框架层实现效率、显存和通信的均衡。研究与训练调度平台协同实现超大集群在数周乃至数月

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岗位职责 【课题介绍】 本课题聚焦超大规模 MoE 大模型超大专家并行（EP128 以上） 场景下的核心瓶颈，围绕跨节点高带宽通信优化、动态专家负载均衡、多并行维度协同调度三大主线，构建低通信开销、高资源利用率、低尾部延迟的 MoE 分布式推理体系。 针对 EP 规模扩张带来的 all-to-all 通信拥塞、专家访问

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