快手风控算法实习生-【电商】

ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data-电商-平台治理算法团队，通过优化算法，和业务团队协作，对字节旗下的电商产品进行全方位的质量和生态的治理，既包括风险、违规和低质问题的打击，也包括健康电商生态的建设和优化，在最大程度的优化平台治理的效果的同时提升治理的工作效率，降低成本。另外一方面，平台治理算法团队致力于攻坚前沿的AI技术，以技术驱动推动业务的变革和发展，领域涉及广泛，包括但不限于NLP/CV/多模态/大模型/图算法/序列算法等。 1、参与国际电商相关的风控策略，通过前沿的技术手段识别恶意账号； 2、结合业务场景优化构图方案，提升模型学习效率和样本效率； 3、复现最新的图神经网络相关模型架构，并结合实际业务数据优化模型结构和参数，提升模型效果。

ByteIntern：面向2025届毕业生（2024年9月-2025年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。 1、参与电商场景下文本、多模态相关模型能力建设，包括但不限于：基于LLAMA/LLaVA等模型的多模态、关键信息抽取、实体识别、文本分类、知识图谱构建等； 2、参与构建业内领先的内容安全、内容生态识别方法，探索前沿技术(如NLP前沿、多模态前沿的训练和运用相关)，并应用落地到电商业务场景中； 3、参与分析模型落地对电商生态的正面影响。

ByteIntern：面向2025届毕业生（2024年9月-2025年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。 1、参与电商场景下文本、多模态相关模型能力建设，包括但不限于：基于LLAMA/LLaVA等模型的多模态、关键信息抽取、实体识别、文本分类、知识图谱构建等； 2、参与构建业内领先的内容安全、内容生态识别方法，探索前沿技术(如NLP前沿、多模态前沿的训练和运用相关)，并应用落地到电商业务场景中； 3、参与分析模型落地对电商生态的正面影响。

团队介绍：Data-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。 课题背景：抖音为用户提供了从娱乐、教育到生活方式的众多内容，形成了广泛的兴趣图谱。多样化的内容消费，不仅反映了用户的即时偏好，还蕴含了深层的消费喜好和潜在购物需求。如何有效建模用户对娱乐内容的兴趣并迁移至电商场景，成为了一个亟待解决的课题。不仅涉及到理解对视频内容的理解，还需构建跨域的兴趣映射机制，实现从内容兴趣到电商兴趣的高效建模。与此同时，随着大模型多模态技术的兴起，我们希望在语言、视频、推荐多个模态下，构建更加强大的推荐系统。 课题挑战： 1）多模态复杂性：用户行为涉及多模态交互（如视频+直播+文字+行为），需统一框架实现内容理解与用户意图推理； 2）识别非电商内容对应的潜在购物信号，研究从内容消费到电商兴趣的高效映射； 3）利用海量数据和世界知识搭建领先的机器学习和推荐服务，实现用户和商品的高效匹配。 研究方向：大语言模型、多模态大模型、内容理解、推荐系统。