字节跳动推荐算法实习生-国际化短视频直播
任职要求
1、2026届硕士及以上学位在读，计算机、软件工程、数学、物理学等相关专业优先； 2、代码基础扎实，有扎实的数据结构和算法功底，熟悉Linux开发环境，日常工作语言Python和C++； 3、熟悉机器学习相关算法，基础扎实； 4、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情； 5、实习时间4个月及以上，每周至少4天。
工作职责
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：国际化短视频产品研发团队，旨在实现字节跳动国际化短视频业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 1、利用机器学习技术，改进短视频的推荐系统，优化数亿用户的使用体验； 2、分析基础数据，挖掘用户兴趣、内容价值，增强推荐系统的预测能力。
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：国际化短视频产品研发团队，旨在实现字节跳动国际化短视频业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 1、利用机器学习技术，改进短视频的推荐系统，优化数亿用户的使用体验； 2、分析基础数据，挖掘用户兴趣、内容价值，增强推荐系统的预测能力。
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：国际化短视频产品研发团队，旨在实现字节跳动国际化短视频业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 1、利用机器学习技术，改进短视频的推荐系统，优化数亿用户的使用体验； 2、分析基础数据，挖掘用户兴趣、内容价值，增强推荐系统的预测能力。
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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：国际化短视频产品研发团队，旨在实现字节跳动国际化短视频业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 1、负责字节跳动国际化直播业务中的多模态、计算机视觉、自然语言处理的算法工作，探索内容理解技术在各业务中的应用落地，实现业务指标的增长与技术创新； 2、探索前沿多模态技术研究，结合业务的需求，持续优化算法助力业务增长，具体的技术方向包括但不限于：多模态预训练，多模态检索；多标签视频/文本分类，直播高光识别；多模态大模型/大语言模型SFT/Continue Training；多模态和推荐模型的结合；多模态的开集(Few/Zero-Shot)识别；负责算法的工程部署和应用落地； 3、深入直播推荐业务，利用内容理解技术帮助直播推荐在实时推荐、互动生态、直播创作、兴趣探索、多样性等方向上做的更好； 4、承接直播平台的识别需求，健全直播生态各个维度的内容理解体系，做好直播内容的准确理解。