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大模型/Agent算法实习生 - TikTok 搜索

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岗位描述

岗位职责
团队介绍:TikTok搜索团队致力于为用户提供精准高效的搜索工具,创造良好的搜索体验,提升信息流动的效率,同时高价值的搜索流量也能带来商业化价值,为TikTok生态内的其他业务提供高效的入口,支持内容生态的发展,提升中尾部视频的消费力量。
你可以有机会参与核心业务功能的开发工作,接触到第一线的用户,我们期待你的加入!

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。

1、Agent工程与多智能体调度(Harness/Loop):参与搜索Agent执行框架(Harness)建设——工具调用、规划、记忆、环境交互的统一编排;多智能体集群调度与协作算法(任务分配、动态调度、Agent间通信/对齐/冲突解决);搭建Agent Loop与「训练-推理-评测」闭环工程;
2、长记忆、自我提升与数据闭环(Self-Evolve/RSI):参与大模型长期记忆机制、跨上下文知识整合等方向;参与Self-Evolve/Self-Improvement与递归自我提升(RSI)的前沿探索(自动化参数调优、训练流程自动化、AI辅助算法设计、模型迭代闭环);数据合成与质量控制(垂类高质量数据合成、分布对齐、合成数据质量评测/筛选/提纯);
3、大模型研发:构建并优化搜索领域LLM底座,融合搜索知识快速落地业务;沉淀搜索大模型SFT+后训练链路(超长文本/文本预训练、图文/视频多模态表征等);参与大模型推理优化(长上下文优化、模型效率优化);
4、评测与Reward/Verifier系统:参与构建在线Reward/Verifier系统与自动化评测体系——无需人工标注的自动化评测、长周期复杂任务与跨领域能力评测、多智能体协作评测标准;
5、业务落地:完成Agentic Search、POI搜索、自动化评测、自动AI建卡等相关落地工作。

岗位要求
1、硕士及以上学位在读,计算机等相关专业优先;
2、扎实的机器学习/深度学习基础,了解前沿大模型与Agent技术;在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP/CVPR/ICCV/ECCV/AAAI等高水平会议发表论文,或有竞赛获奖经验者优先;
3、有大模型/Agent相关项目经验者优先:LLM预训练/微调/对齐、Agent开发(工具调用、规划、记忆、多智能体协作)、RAG、RLHF/RLAIF、数据合成、自动化评测等;
4、熟悉PyTorch/TensorFlow模型训练与部署;了解分布式训练、混合精度训练等加速方法;了解模型压缩与推理加速(量化、剪枝、蒸馏、TensorRT等);
5、熟悉大数据相关框架与应用(MR/Spark等)者优先;
6、优秀的工程实现与学习能力,良好的协作沟通;对搜索与Agent方向有热情。

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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