字节跳动数据挖掘算法实习生-电商业务
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读，计算机相关专业； 2、具备扎实的机器学习技术基础，熟练使用SQL+Python进行模型开发，熟悉Spark/Hadoop/Flink等大数据处理技术； 3、具备较好的数据分析能力，能够有条理结构化地进行多维度归因，明确技术优化方向； 4、有增长/广告/推荐等相关技术领域一作论文发表者优先； 5、英语流利，有较好的英文写作/沟通能力者优先。
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：Data-电商-供应链和物流团队，通过应用机器学习和运筹优化算法，助力字节电商在全球范围内向用户提供低价好物以及快速优质的购物体验。团队的方向包括：参与优化通向全球各个国家地区的仓储物流网络，提升履约时效，降低成本，优化用户体验；跟踪全球电商趋势，优化电商货品供给，预测商品需求，指导备货，探索AIGC赋能时尚供应链。 1、参与字节跳动电商供应链及物流、商品运营和价格运营全链路多场景智能体系建设，负责面向业务的数据挖掘及算法迭代； 2、结合电商底层数据，通过数据挖掘、深度学习、统计推断等算法手段，对电商履约链路的时空轨迹序列、ETA、物流网络动态等进行分析与预测； 3、结合货架和内容电商信息，通过数据挖掘的方式，优化不同生命周期中商品在各场域的流量效率、运营效率和业务目标达成率，主要场景如下： 1）完善不同商品在相似/替代/关联/趋势和季节性上的商品力基建，对重点场景货盘进行诊断并提供品类优化建议，包括但不限于细分机会市场挖掘、新品&商品成长和渠道组货建议； 2）定义并优化不同业务场景的价格健康度，量化不同类目/人群偏好/场域等对商品价格策略的影响，建模站内商品的价量曲线，推动商品定价/补贴建议、预算分配建议和商品券设计等落地，并配合进行产品化建设； 3）深度参与重点营销场和大促场景的盘货-招商-搭建-选品-投放全流程运营，针对不同业务阶段和内容电商场景，从商家、商品、价格等维度提供算法建议； 4、参与电商业务用户/商家/达人增长等业务中的触达算法研发，包括但不限于基于用户与触达内容的理解建立点击率/转化率预估等模型、优化触达时机/渠道、基于AIGC技术进行触达内容优化等； 5、与电商用户增长、商家/达人/商品相关运营、产品等团队紧密合作，达成电商业务的用户/商家/达人/商品高质量增长目标。
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-供应链和物流团队，通过应用机器学习和运筹优化算法，助力字节电商在全球范围内向用户提供低价好物以及快速优质的购物体验。团队的方向包括：参与优化通向全球各个国家地区的仓储物流网络，提升履约时效，降低成本，优化用户体验；跟踪全球电商趋势，优化电商货品供给，预测商品需求，指导备货，探索AIGC赋能时尚供应链。 1、参与字节跳动电商供应链及物流、商品运营和价格运营全链路多场景智能体系建设，负责面向业务的数据挖掘及算法迭代； 2、结合电商底层数据，通过数据挖掘、深度学习、统计推断等算法手段，对电商履约链路的时空轨迹序列、ETA、物流网络动态等进行分析与预测； 3、结合货架和内容电商信息，通过数据挖掘的方式，优化不同生命周期中商品在各场域的流量效率、运营效率和业务目标达成率，主要场景如下： 1）完善不同商品在相似/替代/关联/趋势和季节性上的商品力基建，对重点场景货盘进行诊断并提供品类优化建议，包括但不限于细分机会市场挖掘、新品&商品成长和渠道组货建议； 2）定义并优化不同业务场景的价格健康度，量化不同类目/人群偏好/场域等对商品价格策略的影响，建模站内商品的价量曲线，推动商品定价/补贴建议、预算分配建议和商品券设计等落地，并配合进行产品化建设； 3）深度参与重点营销场和大促场景的盘货-招商-搭建-选品-投放全流程运营，针对不同业务阶段和内容电商场景，从商家、商品、价格等维度提供算法建议； 4、参与电商业务用户/商家/达人增长等业务中的触达算法研发，包括但不限于基于用户与触达内容的理解建立点击率/转化率预估等模型、优化触达时机/渠道、基于AIGC技术进行触达内容优化等； 5、与电商用户增长、商家/达人/商品相关运营、产品等团队紧密合作，达成电商业务的用户/商家/达人/商品高质量增长目标。
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-供应链和物流团队，通过应用机器学习和运筹优化算法，助力字节电商在全球范围内向用户提供低价好物以及快速优质的购物体验。团队的方向包括：参与优化通向全球各个国家地区的仓储物流网络，提升履约时效，降低成本，优化用户体验；跟踪全球电商趋势，优化电商货品供给，预测商品需求，指导备货，探索AIGC赋能时尚供应链。 1、参与字节跳动电商供应链及物流、商品运营和价格运营全链路多场景智能体系建设，负责面向业务的数据挖掘及算法迭代； 2、结合电商底层数据，通过数据挖掘、深度学习、统计推断等算法手段，对电商履约链路的时空轨迹序列、ETA、物流网络动态等进行分析与预测； 3、结合货架和内容电商信息，通过数据挖掘的方式，优化不同生命周期中商品在各场域的流量效率、运营效率和业务目标达成率，主要场景如下： 1）完善不同商品在相似/替代/关联/趋势和季节性上的商品力基建，对重点场景货盘进行诊断并提供品类优化建议，包括但不限于细分机会市场挖掘、新品&商品成长和渠道组货建议； 2）定义并优化不同业务场景的价格健康度，量化不同类目/人群偏好/场域等对商品价格策略的影响，建模站内商品的价量曲线，推动商品定价/补贴建议、预算分配建议和商品券设计等落地，并配合进行产品化建设； 3）深度参与重点营销场和大促场景的盘货-招商-搭建-选品-投放全流程运营，针对不同业务阶段和内容电商场景，从商家、商品、价格等维度提供算法建议； 4、参与电商业务用户/商家/达人增长等业务中的触达算法研发，包括但不限于基于用户与触达内容的理解建立点击率/转化率预估等模型、优化触达时机/渠道、基于AIGC技术进行触达内容优化等； 5、与电商用户增长、商家/达人/商品相关运营、产品等团队紧密合作，达成电商业务的用户/商家/达人/商品高质量增长目标。
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-供应链和物流团队，通过应用机器学习和运筹优化算法，助力字节电商在全球范围内向用户提供低价好物以及快速优质的购物体验。团队的方向包括：参与优化通向全球各个国家地区的仓储物流网络，提升履约时效，降低成本，优化用户体验；跟踪全球电商趋势，优化电商货品供给，预测商品需求，指导备货，探索AIGC赋能时尚供应链。 1、参与字节跳动电商供应链及物流、商品运营和价格运营全链路多场景智能体系建设，负责面向业务的数据挖掘及算法迭代； 2、结合电商底层数据，通过数据挖掘、深度学习、统计推断等算法手段，对电商履约链路的时空轨迹序列、ETA、物流网络动态等进行分析与预测； 3、结合货架和内容电商信息，通过数据挖掘的方式，优化不同生命周期中商品在各场域的流量效率、运营效率和业务目标达成率，主要场景如下： 1）完善不同商品在相似/替代/关联/趋势和季节性上的商品力基建，对重点场景货盘进行诊断并提供品类优化建议，包括但不限于细分机会市场挖掘、新品&商品成长和渠道组货建议； 2）定义并优化不同业务场景的价格健康度，量化不同类目/人群偏好/场域等对商品价格策略的影响，建模站内商品的价量曲线，推动商品定价/补贴建议、预算分配建议和商品券设计等落地，并配合进行产品化建设； 3）深度参与重点营销场和大促场景的盘货-招商-搭建-选品-投放全流程运营，针对不同业务阶段和内容电商场景，从商家、商品、价格等维度提供算法建议； 4、参与电商业务用户/商家/达人增长等业务中的触达算法研发，包括但不限于基于用户与触达内容的理解建立点击率/转化率预估等模型、优化触达时机/渠道、基于AIGC技术进行触达内容优化等； 5、与电商用户增长、商家/达人/商品相关运营、产品等团队紧密合作，达成电商业务的用户/商家/达人/商品高质量增长目标。
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：Data-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。 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。