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字节跳动创作者体验产品实习生-国际化短视频

实习兼职A252688地点:北京状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历在读,专业不限;
2、良好的数据分析能力,掌握SQLPython等语言能力者优先;
3、适应英文工作环境,有良好的沟通能力,有海外学习或工作经验者优先;
4、 有独立落地产品方案的经验,逻辑清晰,细心负责,有团队协作意识;
5、一周能出勤4-5天。

工作职责


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4个月的项目实践机会。
团队介绍:国际化短视频产品运营团队,旨在实现字节跳动国际化短视频业务的运营工作,搭建及维护业界领先的产品;加入我们,你能接触到包括内容创造、内容消费、社交、直播等核心业务场景,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。 

1、负责国际化短视频创作者体验方向,服务于作者留存等核心指标,提供产品解决方案并推动解决方案落地;
2、能够跨团队进行产品全链路的规划与落地,需要与研发、数据、运营、合规等团队紧密沟通与配合;
3、关注海外内容产品以及相关策略机制,及时产出相关调研,跟进作者体验方向的策略迭代及探索。
包括英文材料
学历+
数据分析+
SQL+
Python+
相关职位

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实习A230210

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4个月的项目实践机会。 团队介绍:国际化短视频产品运营团队,旨在实现字节跳动国际化短视频业务的运营工作,搭建及维护业界领先的产品;加入我们,你能接触到包括内容创造、内容消费、社交、直播等核心业务场景,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。 1、负责国际化短视频内容社区的作者体验相关工作,对内容和创作者体验有自己的了解,深入理解平台的生态治理系统,通过数据定量分析和定性观察,从作者体验角度发现和推动问题的解决; 2、通过标注分析发现和归类问题,协助标注项目运营和管理; 3、能够跨团队进行产品设计与落地,与研发、推荐算法、数据分析师协同,改善创作者体验问题。

更新于 2024-05-31
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实习A175043

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:国际化短视频商业化变现产品设计团队旨在使客户能够毫不费力地与用户建立联系,并最大限度地发挥品牌潜力。我们希望简化和激励客户实现目标,探索更多可能性,并与国际化短视频创造价值。作为团队成员,你将能够利用定性/定量研究来收集用户反馈,为我们的客户创造深刻的理解和共情,并与设计、产品和营销团队跨职能合作,以满足业务需求。 1、支持商业化海外广告业务的相关运营工作,与产品、技术、销售等相关合作团队进行跨部门合作,推动关键项目的执行; 2、协助国际商业化达人营销平台的运营和推广,包括以达人撮合及履约为主线的平台功能设计,为达人营收规模、产品使用体验、用户增长助力; 3、支持其他广告运营相关工作。

更新于 2025-06-20
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实习A221667A

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:国际化短视频产品运营团队,旨在实现字节跳动国际化短视频业务的运营工作,搭建及维护业界领先的产品;加入我们,你能接触到包括内容创造、内容消费、社交、直播等核心业务场景,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。 1、负责海外创作者社区产品的功能原型设计、需求推进和管理、数据分析和持续迭代优化; 2、以用户体验为核心,对社区社交、内容产品有深度理解和热情,有创新能力和热情,为产品的进一步增长创造可能性; 3、与设计、研发、分析等团队合作,协同推动多合作方保障需求落地; 4、对推荐、数据、国内外社区产品有明确研究,通过调研、反馈收集和数据分析等方式明确用户需求,提炼有效的产品方向。

更新于 2025-03-21
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实习A198510

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。 1、探索多模态模型,包括多模态预训练,多模态LLM; 2、将多模态模型应用于图像/视频的生成创作、逻辑推理、深层语义理解、视频语义压缩、视频高光判断等; 3、探索LLM、多模态等的高效Finetuning技术和推理技术,保证模型在业务场景中的快速适配和高效调用; 4、主要研究方向包括:多模态预训练、图片和视频的生成、图片和视频风格迁移、跨模态检索、大模型多标签分类、半监督学习、自监督学习。

更新于 2025-02-19