地平线多模态大模型算法实习生（上海/北京/远程）

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。 课题介绍： 背景：电商领域短视频内容正逐渐成为业务增长和用户体验优化的重要方向，通过多模态的视频理解与生成大模型创新解决电商场景中的核心挑战，例如短视频与电商商品的精准匹配、AIGC（AI生成内容）视频生成等，让用户在浏览短视频时获得更精准的商品匹配，并为内容创作者提供更便捷强大的创作工具。 研究方向：本课题聚焦于多模态视频理解与生成。构建高效的多模态嵌入模型，实现视频、图像、文本、商品等模态间的统一表示学习，以增强短视频与电商商品的关联性。通过大规模跨模态数据集的构建与优化，提升视频与商品的匹配精准度，使模型能够自动识别短视频中的商品或品牌，并精准映射至电商库，支持用户在观看时直接获取相关购买信息。此外，还将探索 AIGC（AI生成内容）短视频技术，包括商品图像+文本生成带货视频、智能剪辑与特效添加、虚拟试穿等，降低电商内容制作成本，提升营销效率。 1、负责对电商场景下的商品内容、视频内容进行理解和可控生成，赋能电商全链路场景，提供优质商品供给、内容供给、商达供给等，建立商品履约视角的商品理解算法体系，为商品履约保驾护航，提升购物体验； 2、基于前沿的AIGC模型能力，帮助降低商家素材制作成本，提升平台优质供给（短视频、图文等），利用NLP、CV、多模态技术，增强对短视频内容、图文、商品理解能力，支持搜索、推荐、商城全导购链路，提升消费者在内容场和货架场购物体验； 3、挖掘电商垂直领域大规模、高质量Pretrain数据集，基于字节跳动通用大模型，研发电商行业大模型，探索电商交互式导购新场景； 4、跟踪AIGC/CV/NLP/多模态/LLM领域的最新研究和技术发展，负责算法模型迭代升级。

团队介绍：Data-电商-智能对话团队，致力于打造业界领先的大模型对话系统。团队服务的日活用户超过数亿，应用场景覆盖抖音电商全链路，包括平台客服、平台商服、商家客服、达人客服，以及创新的智能导购等核心业务场景，通过持续的技术创新和优化，成功构建了一套完整的智能对话解决方案，为电商业务带来了显著的效率提升和用户体验改善。 课题介绍： 背景：电商智能客服正逐渐成为业务增长和用户体验优化的重要方向，基于大型语言模型（LLM）的智能客服系统解决电商场景中的核心挑战，由LLM完成一次用户进线的完整接待过程，包括诉求澄清、方案协商、方案执行等阶段，实现电商业务的智能化升级——让用户享受更智能高效的客服服务。 研究方向：本课题聚焦于LLM 后训练与智能客服。构建基于 LLM 的多智能体（Multi-Agent）框架，通过规划、回复、工具三类Agent的协作，实现从问题分析、方案执行到结果反馈的全流程智能客服。核心目标是确保客服对话的准确性、合规性与流畅度，避免模型生成幻觉或违背平台政策。同时，围绕电商客服的复杂任务，构建 Benchmark数据集，优化SOP遵循、多轮交互、用户满意度等指标。此外，研究高效数据利用方法，探索低标注数据条件下的LLM训练，并开发自动生成高质量训练数据的系统，以降低人工标注成本，提高智能客服的服务质量与效率。 1、数据挖掘：负责数据集的构建与维护，利用数据飞轮机制不断优化数据质量和丰富度，进行深度的数据挖掘，沉淀高价值信息； 2、大模型训练：针对业务需求进行大模型的继续训练（CT）、有监督微调（SFT）、偏好学习，以及多模态模型训练，提升模型在特定场景下的表现； 3、提示词工程：与业务专家合作，构建和优化结构化的提示词，充分挖掘和利用大模型的能力，高效、精准解决实际问题； 4、信息检索：开发和优化Query理解、召回、相关性排序等技术，提升信息检索的效率和准确性，提升RAG的效果； 5、智能体技术：利用领先的智能体框架，增强大模型的推理、对话和反思能力，解决复杂业务问题，提升用户体验； 6、大模型评测：制定和实施大模型的评估方案，结合人工评估和自动化评估手段，确保模型性能的可靠性和稳定性； 7、应用落地：定义业务问题，设定任务标准和目标，不断优化模型和系统，以达到最佳的业务效果和用户满意度。

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。 课题介绍： 背景：本项目旨在探索推荐领域下的大模型新范式，突破现在持续了较长时间的推荐模型结构和Infra的方案，且效果大幅好于现在的基线模型，在抖音短视频/直播/电商/头条/剪映等多个业务场景上得到应用。推荐领域的大模型是比较有挑战的事情，推荐对工程效率的要求更高，且用户的推荐体验上是个性化的，本课题会以下多个方向来做深入的研究，探索和建设推荐场景的大模型方案，大幅提升推荐模型的天花板。 1、在电商推荐海量用户与商品的数据下，探索大模型、大算力与推荐系统的结合； 2、探索多模态大模型等技术，提升相关类场景效果与用户体验； 3、探索LLM和推荐系统的结合、生成式推荐等方向，进一步提升信息匹配的效率。

团队介绍：今日头条算法团队，致力于通过技术和算法，为用户提供个性化的新闻和信息推荐服务，直接对头条的用户体验负责。我们的业务涉及内容分发和消费、内容安全、内容生态、同城、热点、垂类等各个场景。在这里，你可以通过前沿推荐/NLP/CV算法的研究和改进，结合对产品、数据的深度理解分析，将算法实际应用到业务中去，服务数亿用户。 课题介绍：本项目旨在探索推荐领域下的大模型新范式，突破现在持续了较长时间的推荐模型结构和Infra的方案，且效果大幅好于现在的基线模型，在抖音短视频/直播/电商/头条/剪映等多个业务场景上得到应用。推荐领域的大模型是比较有挑战的事情，推荐对工程效率的要求更高，且用户的推荐体验上是个性化的，本课题会以下多个方向来做深入的研究，探索和建设推荐场景的大模型方案，大幅提升推荐模型的天花板。 1、负责深入探究文本（多模态）大模型蕴含的丰富世界知识，挖掘其在推荐领域的潜在应用价值。设计并实施创新方案，将大模型的知识体系与现有推荐架构有机融合； 2、专注于研究和解决ID化推荐模型与泛化内容理解信号的融合方式，平衡用户兴趣个性化与泛化性； 3、负责运用数据处理与分析技能，对海量繁杂的内容信号进行提取，构建智能过滤筛选体系；精准捕捉真正能够代表用户兴趣的关键内容信号。