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小红书多模态大模型算法实习生-交易安全

实习兼职风控算法地点:北京 | 上海状态:招聘

任职要求


1. 熟练掌握深度学习机器学习自然语言处理计算机视觉的基础知识,熟悉常用模型的原理、特点及应用,能够结合需要解决的问题选择适当的模型,并设计合理的技术方案; 
2. 良好的科研能力,有成果发表在包括但不限于CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, IJCAI, ACMMM, TIP, TPAMI, IJCV,ACL、EMNLP、NAACL、…
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工作职责


1、拥抱大模型技术,改进当前内容理解和用户行为理解技术的范式,应用到小红书电商风控&治理场景来解决实际业务问题;
2、进行大模型前沿技术探索和研发,发表国际顶级论文
3、参与大模型相关的业务落地,包括但不限于直播图文信息抽取、文本&用户行为理解、视频结构化、消费者和商家画像、信息抽取、智能摘要、意图理解等;
包括英文材料
深度学习+
机器学习+
NLP+
OpenCV+
CVPR+
ICCV+
ECCV+
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相关职位

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实习A66915

ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027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:抖音电商算法团队,依托抖音、今日头条、番茄小说、红果短剧等产品,帮助用户发现、讨论并获得好物,享受美好生活;帮助商家高效经营,创建良性商业生态;激励创作并分享购物经验使用心得,构建有真诚有信息的电商内容氛围。在这个团队,我们不仅要通过推荐、广告和搜索算法搭建消费者和商家之间的桥梁,也要通过风控算法和治理算法去甄别违规行为,保护用户的购物体验,保护真正诚信经营的商家;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,降低商家的经营成本;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,并进一步提升用户物流体验;另外我们还会用业界先进的数据科学技术为业务健康发展保驾护航。我们的使命:用算法的能力,让用户总能发现好东西,让美好生活触手可得。 1、深入理解抖音电商正向导购与逆向治理业务,基于大模型、多模态技术,优化商家/达人准入、发品、导购等全场景识别效果,同步探索语言、视频、推荐多模态融合方案,构建更强推荐系统; 2、迭代优化电商多模态大模型,强化其对治理规则、商品信息的理解与推理反思能力,通过业务域SFT、Cot、强化学习等技术,打造高准高召的识别能力,提升导购与治理审核智能化水平; 3、参与挖掘电商直播、短视频、图文等多类实体数据,对大规模网络及海量特征序列建模,支撑商家/商品分类、逆向标签挖掘等场景,助力精准识别潜在购物信号; 4、研究用户多模态交互(视频+直播+文字+行为)的复杂性,搭建统一框架实现内容理解与用户意图推理,高效映射内容消费到电商兴趣,提升人货匹配效率; 5、参与构建大规模图存储与图学习平台,完善商家、商品、达人、内容的关系链路,打造电商实体通用表征能力,赋能多模态业务落地; 6、协助推进电商比价、供给生态等战略支持工作,运用前沿深度学习算法,搭建商家/达人成长预测模型,支撑冷启动、潜爆、智能营销等业务需求。

更新于 2026-01-20杭州
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实习A57380

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:大模型多模态、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大模型、多模态大模型的训练和运用相关),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。

更新于 2023-04-25北京
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实习A62210B

ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027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:国际电商是以TikTok为载体的电商业务(也称为TikTok Shop),致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台,在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下,国际电商希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验,为商家提供稳定可靠的平台服务,致力于新奇好物畅销全球,美好生活触手可得的使命。 Data-电商团队是国际电商的核心算法技术力量,专注于电商领域的算法创新,帮助用户高效发现感兴趣的商品,保障用户的购物安全,提升交易各环节的智能化水平。在这里,你将与一流的产品和技术团队合作、钻研,一起应对技术和业务上的挑战,推动技术在电商场景的深度落地。 1、推荐模型的Scaling Law,模型在理论指导下Scaling Up,涉及到算力在数据、参数和推理上最优分配; 2、以开源LLM为基座,把推荐物品的语义Token和世界知识进行模态融合; 3、以NTP为主的Pre-Train和把推荐重构为RLVR任务的Post-Train,探索Reasoning及蒸馏上线的潜力; 4、单体模型充分Scaling Up及端到端生成式推荐探索。

更新于 2026-03-10上海
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实习A230931

ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027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:国际电商是以TikTok为载体的电商业务(也称为TikTok Shop),致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台,在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下,国际电商希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验,为商家提供稳定可靠的平台服务,致力于新奇好物畅销全球,美好生活触手可得的使命。 Data-电商团队是国际电商的核心算法技术力量,专注于电商领域的算法创新,帮助用户高效发现感兴趣的商品,保障用户的购物安全,提升交易各环节的智能化水平。在这里,你将与一流的产品和技术团队合作、钻研,一起应对技术和业务上的挑战,推动技术在电商场景的深度落地。 1、推荐模型的Scaling Law,模型在理论指导下Scaling Up,涉及到算力在数据、参数和推理上最优分配; 2、以开源LLM为基座,把推荐物品的语义Token和世界知识进行模态融合; 3、以NTP为主的Pre-Train和把推荐重构为RLVR任务的Post-Train,探索Reasoning及蒸馏上线的潜力; 4、单体模型充分Scaling Up及端到端生成式推荐探索。

更新于 2026-03-10北京