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团队介绍字节跳动智能创作 AutoML团队,主要负责网络结构搜索,模型压缩,量化部署,自监督,半监督,大规模预训练等高效数据标签算法的研究开发,成果已经成熟地落地到众多的字节系产品(抖音,今日头条等)中。AutoML组内技术氛围良好,每个实习生会有相关的mentor指导,并在AutoML定制化的实际业务场景中研究实践,并有机会参与顶会论文发表。组内2021年研究成果已经发表在NIPS, ICCV, IJCAI, AAAI, WACV等顶级会议上。
工作职责- 参与AutoML定制化的实际业务场景中,积累实践经验,赋能字节系众多产品;- 负责自监督,弱监督,半监督,大规模预训练等高效数据标签算法的研究与实现;- 负责AutoML的前沿算法研究,包括模型蒸馏、神经网络架构搜索与设计、轻量化、超参调优等;- 负责模型结构压缩和量化方面的研究及实现;- 负责模型转换工具开发和模型部署;
任职要求- 拥有计算机等相关专业硕士及以上学历,2023年及之后毕业的在校学生,能长期实习优先;- 熟悉计算机视觉以及机器学习基础,对AutoML领域有所了解并有浓厚兴趣;- 熟悉至少一种深度学习框架:PyTorch、Tensorflow;- 在NAS, 模型压缩,量化部署,自监督半监督学习,Transformer等细粒度有研究经验的优先;- 顶会或顶刊的论文主要作者优先;
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