小红书商业化风控算法实习生（NLP/CV/多模态）
任职要求
. 计算机／数学／统计学/模式识别相关专业，硕士及以上学历 2. 熟练掌握CV/NLP/多模态、机器学习、数据挖掘中一项或多项，能够对业务问题进行技术方案拆解，同时具备较强的工程实现能力 3. 具备跨部门沟通和协调能力，与产品、运营等部门进行沟通和协调的能力，保障定义清晰、落地到位 4. 具备较强分析能力，能够结合业务场景快速建模和设计算法，分析算法的不足并提出解决方案 5. 具备广告审核、内容生态、内容安全、内容分发等领域工作经验者优先
工作职责
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）
拥抱LLM技术，深度改进多模态内容理解技术，应用到小红书商业化广告审核场景中来解决实际业务问题； 1.负责NLP、CV、多模态相关算法研发与落地，包括但不限于笔记图文内容结构化、文本&多模态内容理解、主题发现、信息抽取、命名实体识别、智能摘要、意图理解等； 2.进行大模型前沿技术探索和研发，包含但不限于In-context learning、SFT、RLHF、DPO等，用大模型解决实际的业务场景问题； 3.负责对各业务场景下相关技术问题进行分析、算法设计、研发以及推动上线，提升业务效果；
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：国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设，为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地，在这里你将有机会开阔自己的国际化视野，接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法，并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 1、负责国际化短视频商业化广告资金相关的风控策略，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、复现最新的动态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。
工作职责 1. 利用LLM/VLM/ML/DM/DL/RL/图模型等技术解决小红书商业化风控场景中的实际问题 2.负责相关问题的分析、算法设计、模型研发以及推动上线，时刻follow与探索前沿技术
1、大模型理解方向：探索多模态大模型在视频、图像、文本内容的理解能力，构建场景化模型，提升风险识别准召率； 研究视频/图像拒绝理由的可解释性归因方法，推动人机协同审核应用落地； 构建大模型在风险防控、开户业务等场景的垂类内容理解能力，优化模型对抗性及迭代效率； 开发视频、图文向量化表征技术，提升跨模态检索能力（如视频索引、图文相似性检索）； 2、大模型生成方向：研究多模态大模型（图像/视频）生成与修复技术，探索可控内容生成方法，提升风险素材过审率； 构建大模型训练、推理、评测的标准化流程，推动平台化能力建设与自动化迭代； 3、大模型推理部署方向：优化大模型推理框架（低延迟、高吞吐），研究量化、剪枝、动态调度等加速技术； 推动多模态大模型在工业级场景的轻量化部署落地。 *根据研究方向选择以上至少一个领域深入参与。