小红书多模态算法实习生—风控安全
任职要求
1、计算机、数学、电子工程或相关专业背景，硕士研究生或以上学历 2、具有较强的数据洞察力，熟悉数据挖掘、机器学习等相关技术，熟练掌握自然语言处理、图像处理、深度学习等算法者优先，有大模型实操经验者优先 3、精通常用的深度学习框架，如TensorFlow/PyTorch等 4、有黑灰产对抗经验者优先，有多模态内容风险治理经验者优先 5、做事认真负责，有良好的沟通协调能力和自驱力，能够承受一定的工作压力 6、有在顶级会议或期刊发表论文者或有项目落地经验者优先
工作职责
1、分析风险数据，建设风险识别特征，迭代并优化内容风险反作弊能力 2、对风险内容和风险账号进行数据挖掘，通过机器学习、无监督学习、深度学习等方法和技术，进行风险检测和风险识别的建模 3、跟踪行业最新动态，推进新算法的落地与应用
1. 建设AI内容风控体系，应用NLP/CV/多模态算法能力进行内容理解，结合商业化广告审核场景，构建内容风险标签体系，降低内容违规风险 2. 负责NLP/CV/多模态相关算法研发，面向但不限于：多模态检索、细粒度分类、目标检测、语义理解、大模型等等； 时刻follow与探索前沿技术（以上方向擅长一个即可）
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。
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。 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。