北京人工智能实习岗位

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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岗位职责 【课题介绍】 算子是释放硬件算力的关键，大模型训练推理效率优化关键在于算子效率，算子效率直接决定了训推框架的整体效率。但实际训练推理中观测到的算力利用率往往远低于硬件峰值，算子效率成为制约上层大模型框架发挥硬件极限能力的关键瓶颈。如何深度挖掘硬件特性，实现算子和通信原语的高效实现与极致优化，直接决定了AI基础

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岗位职责 【课题介绍】 本课面向超大尺寸通用大模型规模化的 API 服务场景，基于国产异构算力芯片构建大规模、高性能的分布式推理集群。围绕多级 KVCache、实时动态计算调度、弹性异构基础设施等核心任务，通过工程技术的持续创新，不断追求用户延迟体验、服务成本以及可靠性工程等方面的极致优化，构建高性价比的大模型 API

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岗位职责 【课题介绍】 当前大模型 RL 后训练面临多模型（策略/价值/参考/奖励/验证器）并存带来的显存压力、生成回滚与梯度更新的同步等待、海量轨迹数据的传输存储开销等核心痛点；而 AgentRL 场景中，智能体需与十万级并发环境实例进行数十至上百轮交互，长程上下文累积、环境状态异构性与故障频发、推理与训练速度失配等

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岗位职责 【课题介绍】 本课题聚焦千万级超长上下文通用大模型建模核心难题，针对当前线性注意力、稀疏注意力两大主流技术阵营的固有缺陷，围绕线性运算复杂度保障、时序位置敏感性与超长外推能力、次线性KV缓存优化三大核心主线，开展融合式注意力建模创新研究，构建高精度、低开销、强泛化的千万级长序列建模体系。 当前线性注意力路线

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岗位职责 【课题介绍】 随着通用大模型在深度推理、软件工程、复杂工具调用能力上的不断提升，模型正在从“完成短流程任务”迈向“可靠承担长期开放任务”。本课题围绕仓库级大型软件工程智能体、超长时程任务规划与工具使用、复杂智能体轨迹数据合成、模型自我验证与自主校准等关键技术方向开展研究，构建能够理解目标、分解任务、调用工具、

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岗位职责 【课题介绍】 我们认为未来的通用大模型不仅需要根据人类提供的数据和奖励进行训练，还需要能够主动探索环境、发现知识与技能缺口、从交互反馈中持续学习，并逐步形成自我改进和自主进化能力。 本课题围绕Reasoning RL、Agentic RL、自主持续学习与递归式自我改进等关键技术方向开展研究，探索从离线训练、

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岗位职责 【课题介绍】 本课题聚焦通用原生多模态大模型研发中的核心技术瓶颈，围绕原生多模态模型架构、多模态数据智能治理、高效预训练与对齐、多模态理解与推理、高分辨率图像和长视频建模、大规模分布式训练优化及模型评测等核心方向，构建具备统一感知、深度理解、复杂推理和可靠生成能力的通用多模态模型体系。 针对多模态模型训练过

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岗位职责（具体工作内容） 我们正在寻找一位实习同学一起合作，对组内已有的研发成果进行高效的学术/技术社区成果转化。组内成果集中在大模型技术在网约车交易市场的创新原型，覆盖深度学习效果提升、业务算法框架 Agentic 化、大模型与深度学习交叉设计等多方面。我们希望在“工业成果的学术/技术社区转化”以及“原型创新”两个

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岗位职责 1. 参与AI产品全流程研发工作，涵盖大模型应用开发、AI算法落地、前后端功能搭建、模型部署优化全链路，配合团队完成AI项目从需求调研、方案设计到落地上线的完整迭代。 2. 负责大模型微调、Prompt工程优化、RAG知识库搭建、智能Agent开发等核心AI功能研发，解决模型推理、语义匹配、内容生成中的实际问

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黑翼资产成立于2014年，是国内首批量化私募机构，连续七年斩获中国私募金牛奖。核心团队兼具华尔街全球量化经验与中国本土市场深度洞察，致力于为客户创造长期稳健回报、打造高品质的顶级量化对冲基金公司。 我们高度重视技术创新，将机器学习、深度学习和强化学习等前沿AI技术植入量化投资的全流程，铸造尖端研究平台。公司团队中70

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岗位职责（具体工作内容） 1.CVR预估模型研发 参与广告转化率（CVR）预估模型的设计、开发与迭代优化，包括但不限于深度神经网络（DIN/DIEN/MMoE/PLE等）、多任务学习、序列建模等方向； 针对CVR预估中的样本延迟反馈（Delayed Feedback）、样本选择偏差（SSB）、数据稀疏等问题，调研

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岗位职责 团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。 日

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岗位职责 团队介绍：字节跳动开发者服务团队负责公司研发工具与基础设施体系建设，为内部开发者提供覆盖全技术栈的框架、工具和研发体系能力，支撑业务高效稳定迭代。 在此基础上，团队正打造面向全场景的AI Agent平台，将大模型与公司内部工程知识深度结合，覆盖需求分析、编码开发、测试发布、运维治理等软件全生命周期，帮助Byt

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岗位职责 职位概述 参与大模型 Agent 和多模态模型自我进化算法研究，重点围绕模型权重更新、后训练数据构建、Verifier 设计和递归评测闭环展开工作。你将参与研究如何让模型自主发现能力缺陷、生成训练任务和反馈信号，并通过 SFT、强化学习或其他后训练方法提升下一代模型的能力。研究对象包括文本、图像、音频、视频等

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工作职责 -负责AI搜索策略优化 -构建AI搜索策略评估集 -优化AI搜索策略，提升搜索效果 -日常case跟进优化 -针对课题深入研究，创造业界影响力 职位要求 -编程基础扎实：熟练掌握 Python 或 C++，能独立实现常见数据结构和算法（排序、查找、树、图、动态规划） -机器学习/深度学习基础：理解 LR、树

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