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多模态大模型优化实习生-Data AML

字节跳动

  • 杭州
  • 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. 深度参与业界效果领先的生成模型Seedance/Seedream相关工作,理解模型Seed-VLM的软硬件协同优化和算法优化逻辑,构建业界领先的模型优化能力矩阵;
  2. 研发面向多端异构平台的量化&稀疏、MOE压缩、Token压缩、Cache复用、投机解码、KV Cache压缩等加速算法,构建Training-Free或结合Post-Training/RL-Training的加速算法能力;
  3. 面向分布式训练/推理场景,深度挖掘模型表示位宽、分辨率、步数、结构等维度的冗余,通过算法和工程创新加速训练和推理过程,实现降本增效;
  4. 探索Efficient AIGC、Efficient LLM领域最前沿的问题,包括多模态理解生成统一建模加速、结合RL训练的模型优化等方向。

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/人工智能/软件工程相关专业优先;
  2. 实习时间6个月以上,具备优秀的编程能力,扎实的数据结构和基础算法功底,熟练掌握Python,熟悉深度学习框架(如PyTorch),有CUDA/Triton使用经验者优先;
  3. 在计算机视觉、深度学习领域顶级期刊或会议(如CVPR、ICCV、NeurIPS、PAMI等)发表过论文者优先;对扩散模型、视觉Transformer或生成式AI有深入研究者优先;
  4. 熟悉扩散模型优化和自回归理解模型的优化技术(如步数蒸馏,高效模型结构设计)、模型优化(如量化、剪枝、稀疏化),了解推理加速(如算子优化、分布式推理、多卡并行等);
  5. 具备优秀的问题分析与解决能力,能够自主探索并设计创新性解决方案;具备良好的沟通与协作能力,能够与团队成员共同探索新技术,推动研究进展与项目落地;
  6. 具备AIGC/LLM/VLM的SFT/RL训练经验,数据清洗经验者优先。

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