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大模型训练推理实习生-Data AML

字节跳动

  • 上海
  • 机器学习

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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。 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。

  1. 负责AIGC模型如SD/LLM/VLM的轻量化结构设计和效果打磨,致力于研发效果、体积、计算量、功耗综合性能业界领先的预训练模型;
  2. 负责AIGC模型相关推理优化算法研究和落地,包括模型蒸馏、网络架构搜索与设计、稀疏、量化、MoE、软硬件协同设计等;
  3. 负责Diffusion/LLM/VLM领域高效模型研发、低成本微调、小样本训练、Prompt工程、RLHF研究和实现,侧重能够端侧部署的模型;
  4. 负责GAN/Diffusion/LLM/VLM领域前沿工作的研究和复现,包含数据、模型、评估、推理等方向;
  5. 负责面向端侧多个平台的GAN基础结构设计和效果优化,重点解决GAN的量化效果问题,落地抖音、剪映等产品,全面提升产品在多个平台上的算法和性能体验。

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届硕士及以上学位在读,计算机、电子信息、软件工程等相关专业优先;
  2. 每周出勤4天及以上,可以持续实习至少3个月;
  3. 熟练掌握C++/Python,有优秀的编码与代码控制能力,有良好的数据结构和算法功底;
  4. 有SD/LLM/VLM实际训练经验,有大集群预训练经验者优先;
  5. 有多模态、多任务、统一模型,自监督、半监督等视觉预训练技术研发经验优先;
  6. 了解LLM(如Llama,Gemma)、AIGC(如SD)等算法原理,了解大模型应用生态,如SD WebUI,ComfyUI的使用,了解AI Agent,LangChain,RAG等应用层概念,且有相应端上或端云协同工程化开发部署经验者优先;有AutoML或AIGC方向顶会论文、在计算机视觉顶会或期刊上发表过论文、在计算机视觉竞赛取得优异名次或有高质量GitHub项目经验者优先。

有些机会,只在官网短暂出现

真正值得关注的岗位,常常只在企业官网短暂开放,可能两三天后就下线,也未必会同步到综合招聘平台。没有持续关注,你甚至不会知道它曾经出现。职先机持续聚合并核验官网岗位,帮你抓住职场先机,快人一步。

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