小红书商业算法实习生—base上海通用岗

工作职责 参与商业广告算法相关方向的研究、开发与优化，包括但不限于信息流广告、品牌广告、线索广告、电商广告等业务场景。如对某一方向有意向投递简历时需备注，无备注默认分配。实习生根据团队方向和个人背景，承担以下一个或多个方向的工作： 1. 广告投放链路算法优化 - 参与广告召回、粗排、精排、混排等核心模型的建设与迭代； - 优化 CTR/CVR/转化价值预估、用户行为建模、广告相关性与排序策略，提升广告投放效率和用户体验。 2. 智能出价与投放策略优化 - 参与智能出价、预算分配、流量策略、机制策略等方向的算法建设； - 探索强化学习、MPC、生成式建模、Agent 等技术在自动化出价和投放决策中的应用； - 支持冷启动、拉新、大促、深转化、长周期归因等典型商业场景的策略优化。 3. 大模型与生成式 AI 在广告中的应用 - 利用 LLM、多模态大模型等技术进行广告内容理解、用户意图理解、特征语义化增强； - 探索 RAG、Agent、Prompt Engineering、SFT/RLHF 等技术在广告投放自动化、广告主工具、创意生成等场景中的落地； - 参与广告文案/素材生成、质量评估、创意优化等相关算法建设。 4. 行业场景与业务目标优化 - 面向电商、线索、品牌、信息流等不同广告业务，结合行业特点进行深度建模与策略优化； - 参与直播、短剧小说、游戏、网服工具、电商大促等垂类场景的广告算法优化； - 针对延迟转化、样本稀疏、跨域数据利用、多模态信息融合等问题进行建模探索和效果提升。 以上方向满足其一即可，将根据候选人兴趣与团队需求匹配具体广告算法方向。

岗位职责： 1. 负责AIGC商业化基座模型的研发与优化，推动编辑生成与多模态视觉技术的落地应用； 2. 聚焦持续预训练（continue pretrain）、监督微调（SFT）及强化学习（RL）等关键技术环节； 3. 攻坚核心技术指标，实现模型性能达到业内领先水平。

工作职责： 1、负责CV 、NLP、多模态相关算法研发，面向包括但不限于多模态分类、图像分类、文本分类、目标检测、图像分割、内容质量评价等； 2、负责算法和系统迭代与进化，能够深入小红书业务场景，结合实际需求进行技木落地和创新； 3、面向基于内容理解技术的生态审核场景，包括单不限于商品审核、笔记审核、直播审核、账号审核等；

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：商业化信任与安全研发团队致力于构建业界领先的智能审核系统，通过前沿 AI 技术保障商业内容安全与合规，提升用户客户的信任。团队通过研发大模型基座、先进的审核大模型和审核系统，持续提升大模型系统对复杂商业化内容的理解、让准确理解遵循安全规则、基于规则深度推理并拉齐人与机器之间的认知，并能感知发现潜在问题，并用Agent高效处理审核问题、自动迭代审核系统，为商业内容安全提供全链路、智能化的技术支撑。 1、搭建风险感知、风险研判、审核策略优化等智能体能力，支持交互类智能体训练； 2、参与审核链路的完全自主进化体系构建； 3、跟踪Agent前沿技术并进行可行性验证（如Perference-based RL、多智能体协作、DeepResearch、数据和模型的Scaling、轻量化模型新RL范式），支持数据基建和模Infra的基建工作，并在商业化安全场景中验证落地。