字节跳动电商多模态大模型算法实习生-电商业务（平台治理方向）
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、熟悉大模型/多模态大模型工作优先，包括但不限于Internvl，Llava系列，Deepseekvl等； 3、在多媒体和计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像搜索、图像/视频分类和识别、目标检测、图文多模态模型、和视频文本多模态模型等； 4、有CV/多模态大模型相关项目经验优先；研发…
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、多模态大模型算法研发：负责电商场景下，图文，图视频，音频，OCR，口播等多个模态的预训练和对齐，产出多模态大模型的统一底座，用于电商治理场景所有多模态需求使用； 2、基础算法研发：负责CV/多模态相关模型优化和迭代，多模态表征学习，产出电商通用的预训练模型，Embedding等，用于包含视频意图理解、视频商品类目、同款/相似商品识别、图文意图判断，图文质量治理等电商任务； 3、梳理&沉淀算法库，抽象算法接口，最大化提高算法/预训练模型的复用率，同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程，提升研发效率； 4、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能电商甚至公司级别的业务BU，沉淀专利和论文。
1.负责评论维度方向模型的训练和基础系统性能的优化 2.利用自然语言，多模态等技术，从海量内容中识别风险用户与内容 3.跟踪行业最新动态，推进新算法的落地与应用
1、拥抱大模型技术，改进当前内容理解和用户行为理解技术的范式，应用到小红书电商风控&治理场景来解决实际业务问题； 2、进行大模型前沿技术探索和研发，发表国际顶级论文 3、参与大模型相关的业务落地，包括但不限于直播图文信息抽取、文本&用户行为理解、视频结构化、消费者和商家画像、信息抽取、智能摘要、意图理解等；
支持公司内容安全、业务风控、信息安全的平台建设和风险管理工作。通过AI算法、大数据、情报攻防和终端安全灯多领域交叉技术建设安全风控平台，为数亿小红书用户提供安全健康的社区环境，同时保障电商、直播等业务的健康发展 1.负责用户维度方向模型的训练和基础系统性能的优化 2.利用计算机视觉，自然语言，多模态等技术，从海量内容中识别风险用户与内容 3.跟踪行业最新动态，推进新算法的落地与应用
1、负责通过基于大语言模型及多模态大模型的微调、prompts调优、指令构建及演化技术，将大模型的生成、理解、交互能力在公司核心业务场景应用落地，包括但不限于AIGC创意生成、视频处理、智能化特效、智能对话、代码生成、音视频传输、电商场景内容理解等； 2、负责LLM及多模态大模型的应用中台及相关技术模块搭建，包括但不限于Agents 、RAG、 function call、system prompts等，探索大模型应用前沿及新兴应用场景； 3、跟踪行业及大模型技术发展，结合业界前沿技术和业务需求，打造大模型应用的最佳实践； 4、了解业务，与公司各技术团队密切配合，能与产品、运营等角色高效沟通需求和目标，发挥自己的主观能动性，设计技术解决方案，培养自己的良好的业务sense和综合素质。