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团队介绍:抖音AI团队主要负责抖音项目以及团队内的AI落地相关基础建设工作。我们的职责是用前沿的AI技术去赋能抖音应用以及抖音团队。我们希望在AI技术的加持下,能够更好的给抖音用户带来更好的信息消费体验,也能够让抖音这个大型组织能够更加高效的运转,从而更加及时的满足用户的各项诉求。团队主要负责抖音AI基础建设,包括但不限于模型训练、Agent相关的工程链路开发、通用Agent工具抽象以及AI Native的各类产品开发工作。AGI信仰强,以发展成为AI Native组织为目标,努力拓展传统协作模式的职责边界,充分给同学们提供自身探索的空间。
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、结合个人背景,参与以下相关工作方向; 2、参与Coding LLM/Agent的数据与Benchmark建设,包括真实研发任务挖掘、评测题构造、数据清洗与质量控制、可复现环境及测试用例建设; 3、设计实现稳定置信的Checker/Judge方案,结合程序执行、自动化测试及模型判断,评估需求完成度、功能正确性与交付质量,持续改进判据与校准方法,降低误判; 4、分析Agent执行轨迹与失败案例,定位任务理解、规划、工具使用及执行验证中的问题,提炼稳定的负面Pattern,并验证改进效果; 5、参与Agent Harness、评测框架及数据处理Pipeline开发,完善环境隔离、批量执行、异常恢复、结果采集与版本对比,提升运行效率和可观测性; 6、跟踪并复现LLM+SE前沿方法,与模型及Agent研发团队协作,探索自动制题、数据优化和评测反馈驱动的Agent改进,验证收益及回归风险。
1、本科及以上学历在读,计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先; 2、具备扎实的编程基础,熟练使用Python、Go、Java、C++、JavaScript等至少一门语言,能够完成实际开发、测试与问题定位,并理解和验证模型生成的代码; 3、具备相关实习或实际研发工作经历,或在Coding LLM、Agent评测、软件工程等方向有高度相关且具有明确价值的已发表研究成果; 4、理解大模型与Agent的基本工作机制,关注评测可信度、数据质量和结果使用;具备独立分析问题的能力,能够清晰表达技术方案、实现细节、失败原因与改进思路。
加分项 1、有类SWE-Bench等评测任务构建经验,熟悉任务设计、执行验证、失败分析或质量改进; 2、有Checker/Judge或Reward Model实践,熟悉判据设计、人工校准、误杀漏放分析及数据隔离; 3、有复杂Agent轨迹分析、错误归因、作弊检测经验,能够将分析结果用于数据、评测或模型改进; 4、有前端、客户端、服务端或全栈开发经验,熟悉测试自动化、容器沙箱、CI/CD或大规模任务运行,有相关开源贡献; 5、能够尽快到岗、长期稳定实习者优先。



