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多模态算法实习生-搜索

字节跳动

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  • 算法

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部门介绍

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。 字节跳动搜索团队主要负责抖音、国际化短视频、今日头条、红果短剧、番茄小说、AI搜索等产品以及电商、生活服务等业务的搜索算法创新和架构研发工作。 我们使用前沿的机器学习\大模型技术进行端到端建模并不断创新突破,同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化,从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索,致力于支撑字节跳动持续多元化的产品创新和高速的业务增长、基于大模型革新和重塑下一代搜索技术体系,充分给同学们提供成长自我的机会。 主要工作方向包括:

  1. 探索前沿的NLP技术:全面基于LLM的Query分析、相关性、个性化预估、满意度评估、生成式检索等,全链路应用LLM/VLM,每个细节都充满挑战;
  2. 跨模态匹配技术:进行多模态预训练,在超大规模的多模态表征、匹配、生成等多个技术方向上持续突破,打造世界领先的多模态搜索系统;
  3. 大规模流式机器学习技术:应用大规模机器学习,解决搜索中的推荐问题,让搜索更加个性化更加懂你;
  4. 千亿级数据规模的架构:从大规模离线计算,分布式系统的性能、调度优化,到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新;
  5. 推荐技术:基于超大规模机器学习、因果推断、大模型推理等技术手段,构建业界领先的搜索推荐系统,对搜索推荐技术进行探索和创新。
  6. 多模态大模型:基于大规模对比学习,通用Tokenizer,MOE与RL,Long Context建模等VLM模型研究与应用,为抖音生态提供高质量Caption,关键帧,表征,Tokenizer等基建,探索多模态大模型Scaling Law;
  7. Al问答/Agent:基于SFT,RL,Context Engineering,Memory等技术迭代Planner/Summary提升AI问答能力,探索解决复杂问题Agent/Adaptive Thinking,视觉世界知只压缩与检索等;
  8. 大规模视觉搜索:检索,相关性,个性化等算法基于VLM与大模型做技术代际升级,探索结合视觉工具的Agent自动化标注,生成式召回/混排,VLM相关性,多模态表征/个性化CoTrain,Dense个性化,RL Based,GE等技术;
  9. 基础视觉智能:基于VLM重构视频分析,主体识别,OCR,视频Tracking,细粒度分类等基础视觉算法支撑理解图片/视频理解,探索多任务统一,视觉推理,复杂Context,细粒度视觉理解能力。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 2027届本科及以上学历在读,计算机专业优先;
  2. 熟悉CV、VLM、Omni Model、LLM、Agent、DeepResearch、视觉搜索/Al问答等相关的算法和技术;
  3. 熟悉Linux开发环境,熟练使用C++和Python语言;
  4. 出色的问题分析与解决能力,由衷热爱技术,愿意探索与思考新技术,有强烈的工作责任心跟自驱力,保持较好的工作状态,优秀的代码能力,数据结构和基础算法功底;
  5. 有CVPR、ICCV、ICLR、NeurlPS顶会论文优先。

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