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AIGC大模型优化实习生-Seed

字节跳动

  • 北京
  • 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,团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景,并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示,豆包App用户量在中国市场排名第一,豆包大模型日均Token调用量行业领先。

  1. 负责AIGC大模型(图片/视频生成、理解与生成统一模型)算法加速,优化模型推理效率、吞吐能力及资源利用率;
  2. 研究扩散模型、自回归模型及多模态大模型的计算特征与性能瓶颈,围绕采样、解码、注意力计算等环节开展系统性优化;
  3. 探索实践知识蒸馏、结构剪枝、Token压缩等前沿优化算法,在保证效果的前提下提升推理性能;
  4. 主导生成与理解类模型创新算法研究,提升前沿视觉范式的推理效率与服务性能;
  5. 联动算法、工程及业务团队,推动优化技术落地,建立从模型设计到线上部署的完整优化闭环。

岗位职责

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职位要求

  1. 2027届本科及以上学历在读,计算机、人工智能、数学、自动化等相关专业优先;
  2. 具备扎实的机器学习、深度学习与算法基础,精通扩散模型和/或自回归模型的核心原理、实现细节及推理优化方法;
  3. 至少具备以下任一领域实践经验:AIGC模型算法加速与推理优化、模型压缩加速(知识蒸馏、剪枝等)、高效模型结构设计、生成/多模态模型性能优化与落地;
  4. 熟悉PyTorch等深度学习框架,工程实现能力强,可独立完成算法设计、实验验证及优化落地;
  5. 具备优秀的问题分析与系统优化能力,能从多层面定位性能瓶颈并提出系统性解决方案;
  6. 有文生图/视频、多模态或大模型推理优化相关项目/落地成果,或在会议/期刊发表相关论文、有开源社区贡献、算法竞赛优异成绩者优先。

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