小红书大模型算法实习生-社区治理
任职要求
1、计算机/数学/统计学/模式识别相关专业,硕士及以上学历; 2、有扎实的编程基础,熟悉Python/SQL等编程语言; 3、熟练掌握LLM…
工作职责
1、参与LLM/VLM相关的技术业务落地,解决小红书社区风控治理中的实际问题; 2、进行大模型的前沿技术探索、模型后训练和应用,包括但不限于数据分析、多模态理解、Agent搭建、RAG、SFT/GRPO等技术。
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-抖音团队,负责抖音APP的推荐算法、内容算法、对话算法及大数据工作,对接各场景业务(短视频,直播,图文,电商,社交,生态,投稿,消息,同城,生活服务,音乐,评论,内容理解&安全、智能对话等)。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、内容理解、LLM应用以及新业务方向探索、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。在这里,你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化,探索工业界最领先的推荐系统架构和推荐大模型算法、可以通过使用最新的大模型等技术支持抖音的数字人、智能客服、AI工具等创新探索;可以通过对产品的深度理解和思考,将算法应用到业务中去;也可以通过对产品和内容生态的深度分析,影响产品未来的发展方向。 1、支持抖音等国内产品内容算法在VLM相关的基础算法开发和基座模型建设,提升模型的评测分数和下游落地应用效果,支持从训练到在线推理的相关算法能力迭代; 2、从事VLM数据工程、模型结构、训练方法等方向的前沿技术探索和研发,发表学术论文和申请专利; 3、支持包括推荐算法、社区治理、安全审核、对话算法等其他算法团队对VLM基座以及基础多模态技术的需求。
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、负责运用算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险和低质的商家/商品/带货主播,并配合业务进行管控; 2、参与构建挖掘电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的数据,对大规模网络/海量特征序列进行建模,支撑商家、达人分类/风险团伙挖掘等业务场景解决问题,并为商家/达人治理提供支持; 3、参与构建大规模的图存储和图学习平台,完善电商社区内商家/商品/达人/视频内容的关系建设,构建电商实体通用表征能力,赋能治理业务; 4、探索和调研NLP/CV/图学习/序列学习和相关方向前沿技术,优化融合Graph、图文、行为序列等多种模态信息建模技术,并落地于真实业务场景。
Bytelntern: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、负责运用算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险和低质的商家/商品/带货主播,并配合业务进行管控; 2、负责运用算法挖掘影响商品体验和履约时效体验的事件和行为,建设数据模型,协助构建良好的生态体验环境,为业务提供支持; 3、参与构建挖掘电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的数据,对大规模网络/海量特征序列进行建模,支撑内容理解/多模态表征/社区挖掘等业务场景解决问题,并为商品/直播/视频治理提供支持; 4、参与构建大规模的图存储和图学习平台,完善电商社区内商家/商品/带货主播的关系建设,并赋能治理业务; 5、探索和调研机器学习/图学习/序列学习和相关方向前沿技术,并落地于真实业务场景。
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-抖音团队,负责抖音APP的推荐算法、内容算法、对话算法及大数据工作,对接各场景业务(短视频,直播,图文,电商,社交,生态,投稿,消息,同城,生活服务,音乐,评论,内容理解&安全、智能对话等)。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、内容理解、LLM应用以及新业务方向探索、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。在这里,你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化,探索工业界最领先的推荐系统架构和推荐大模型算法、可以通过使用最新的大模型等技术支持抖音的数字人、智能客服、AI工具等创新探索;可以通过对产品的深度理解和思考,将算法应用到业务中去;也可以通过对产品和内容生态的深度分析,影响产品未来的发展方向。 1、支持抖音等国内产品内容算法在VLM相关的基础算法开发和基座模型建设,提升模型的评测分数和下游落地应用效果,支持从训练到在线推理的相关算法能力迭代; 2、从事VLM数据工程、模型结构、训练方法等方向的前沿技术探索和研发,发表学术论文和申请专利; 3、支持包括推荐算法、社区治理、安全审核、对话算法等其他算法团队对VLM基座以及基础多模态技术的需求。