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• 研發(fā) - 算法
• 筋斗云人才計劃實習(xí)專項
• 職位 ID：A87666B  |  

職位描述

團隊介紹：

字節(jié)跳動 Stone-Cross Platform 團隊成立于2023年，致力于開發(fā)業(yè)界前沿的應(yīng)用框架，構(gòu)建 LLM 驅(qū)動的前沿系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施，提升開發(fā)者和用戶體驗。 

課題介紹： 

隨著 AI 大模型研究的不斷發(fā)展，文本生成、多模態(tài)理解以及 Agent 規(guī)劃能力有了巨大的提升和突破，以豆包多模態(tài)交互、OpenAI Operator、Deepseek-R1 推理模型為典型案例，應(yīng)用的構(gòu)建以及交互方式迎來了巨大的機遇和變革。我們希望結(jié)合 LLM/VLM 模型的多模態(tài)感知、深度思考和 AI Agent 等能力，深入探索大模型在AI應(yīng)用構(gòu)建效率和為智能交互體驗上的創(chuàng)新。 

研究方向： 

本課題旨在利用大模型技術(shù)開發(fā)智能應(yīng)用交互框架，研究內(nèi)容包括：

• 圍繞大模型設(shè)計應(yīng)用框架，利用大模型提升應(yīng)用構(gòu)建效率，如 UI 理解及代碼生成等；
• 使用大模型來理解應(yīng)用的多模態(tài) context 及用戶意圖，進行意圖規(guī)劃及推理執(zhí)行，完成用戶交互；
• 改進編程語言的設(shè)計，使其容易被大語言模型理解，驗證，實現(xiàn)編程語言的自動生成，和編程語言之間的相互轉(zhuǎn)譯，從而加速新編程語言生態(tài)的構(gòu)建；
• 通過該課題的研究，我們希望實現(xiàn)更加智能、便捷和高效的應(yīng)用框架，推動AI驅(qū)動的應(yīng)用交互的普及與發(fā)展。 

1、參與大模型在應(yīng)用框架中的算法研究，探索和優(yōu)化模型 Post-training、AI Agent 等技術(shù)； 

2、研究和開發(fā)智能 UI 交互技術(shù)，提升界面的智能化和個性化水平； 

3、設(shè)計跨平臺、高性能、大模型便于理解和生成的編程語言； 

4、開發(fā)和優(yōu)化意圖規(guī)劃和推理算法，提升應(yīng)用的理解和響應(yīng)能力； 

5、探索多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，解決復(fù)雜場景下的精準(zhǔn)推理與決策問題； 

6、整理研究數(shù)據(jù)，撰寫技術(shù)報告和發(fā)表研究論文。

職位要求

1、2026屆及之后畢業(yè)，博士在讀，人工智能、計算機、自動化、數(shù)學(xué)、人機交互相關(guān)專業(yè)優(yōu)先； 

2、扎實的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，熟悉 NLP、RL 領(lǐng)域的技術(shù)，在 ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR 等頂級會議上發(fā)表論文者優(yōu)先； 

3、優(yōu)秀的代碼能力、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和基礎(chǔ)算法功底，熟練 Python 或 Javascript，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle 等比賽獲獎?wù)邇?yōu)先； 

4、理解編程語言的基礎(chǔ)理論，包括形式語言和自動機理論、類型系統(tǒng)和語義學(xué)，有語言設(shè)計經(jīng)驗并在編程語言相關(guān)頂級會議(PLDI/OOPSLA/ICFP/POPL/ECOOP 等）發(fā)表過論文的優(yōu)先； 

5、出色的問題分析和解決能力，能深入解決大模型訓(xùn)練和應(yīng)用存在的問題，有自主探索解決方案的能力； 

6、良好的溝通協(xié)作能力，能和團隊一起探索新技術(shù)，推進技術(shù)進步。

北京  職位 ID：A87666B

廣州  職位 ID：A55505

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