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字节跳动图算法实习生-电商业务(平台治理方向)

实习兼职A28269地点:上海状态:招聘

任职要求


1、2026届硕士及以上学位在读,计算机等相关专业优先;
2、有扎实的代码能力,熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架,如PytorchTensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等;
3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项,如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等,有一定深…
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工作职责


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。
包括英文材料
学历+
深度学习+
机器学习+
PyTorch+
TensorFlow+
算法+
数据挖掘+
还有更多 •••
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实习A170288

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、参与电商场景下文本、多模态相关模型能力建设,包括但不限于:大模型多模态、关键信息抽取、实体识别、文本分类、知识图谱构建等; 2、参与构建业内领先的内容安全、内容生态识别方法,探索前沿技术(如NLP大模型、多模态大模型的训练和运用相关),并应用落地到电商业务场景中; 3、参与分析模型落地对电商生态的正面影响。

更新于 2025-02-08上海
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实习A14226

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。

更新于 2025-03-12北京
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实习A210059A

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。

更新于 2025-02-12北京
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实习A12471

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、深入理解电商业务,并基于电商领域知识,构建围绕电商场景的多模态大模型底座,包括但不限于:数据优化以及数据合成、领域预训练、指令微调、有监督微调等; 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、负责强化电商治理场景下,大模型推理和反思能力,通过业务域SFT、高质量CoT、强化学习、数据合成等技术方案,持续提升大模型业务理解能力; 4、探索基于多模态大模型的电商智能审核系统,实现大规模的机器自动审核,包括:治理规则理解,商品和内容(直播、短视频)的信息抽取、内容理解、风险识别、问题推理等; 5、建设基于多模态大模型的电商智能售后Agent,实现模型自动理解消费者意图并智能化给出解决方案,包括:智能仲裁、智能判责、智能售后等。

更新于 2025-02-12上海