字节跳动算法实习生-风控
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读，计算机、机器学习和模式识别等相关专业优先； 2、热爱计算机科学和互联网技术，对人工智能类产品有浓厚兴趣； 3、具备优秀的编码能力，熟悉Linux开发环境，熟悉C++和Python语言优先； 4、…
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：风控研发团队致力于解决各个产品（包括抖音、头条等）面临的各种黑灰产对抗问题，涵盖内容、交易、流量、账号等多个方面的风险治理领域。利用机器学习、多模态、大模型等技术对用户行为、内容进行理解从而识别潜在的风险和问题。不断深入理解业务和用户行为，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 1、负责字节跳动各产品（包括抖音、今日头条等）各种作弊风险的发现与治理，包括内容、交易、流量、账号等方面的风险； 2、通过指标监控归因，及时感知风险及业务的变化，主动识别潜在攻击，持续优化调整风控方案，并推动风控治理建设及业务模式调整； 3、通过CV、NLP、大语言模型、多模态大模型、表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术，提升问题发现的效率，从而快速阻断风险，优化平台的各项生态指标； 4、挖掘和分析海量内容和用户行为进行用户长短期画像建设，提升模型的精准性和召回面； 5、结合各场景业务（抖音短视频、电商、直播、生活服务、用户增长等）特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。
1、深入了解小红书风控场景的业务和数据，能够从数据中发现问题，思考解决问题的方案并尝试落地； 2、调研现有主流大模型的能力，结合实际业务和数据思考落地可行性方案，并结合业务思考如何对模型性能做出合理评估； 3、在工作中能快速成长，积极探索前沿技术，解决好业务中遇到的实际问题，完成数据处理、建模和工程上线，对AI技术始终保持热爱。
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、负责小红书电商和直播风险治理的数据科学工作，通过数据分析和建模，解决包括小红书电商和直播业务当中涉及交易、支付、体验、流量等多个风险治理域的治理问题。 2、风险问题发现：深入理解业务，通过定性和定量分析业务的关键问题，发现潜在风险点，提出优化建议和解决方案； 3、机器学习建模：针对各类风险问题，落地机器学习模型的解决方案，并部署应用； 4、指标体系建设：梳理和搭建各治理场景的核心指标体系，帮助业务明确风险治理路径，指导风险治理动作迭代； 5、驱动改进：基于实验分析、因果推断等手段，提出风控策略优化上的改进建议，提升风险治理效率；
1、负责小红书电商和直播风险治理的策略算法工作，通过数据分析和算法建模，解决包括小红书电商和直播业务当中涉及交易、支付、体验、流量等多个风险治理域的治理问题。 2、风险问题发现：深入理解业务，通过定性和定量分析业务的关键问题，发现潜在风险点，提出优化建议和解决方案； 3、算法建模：针对各类风险问题，落地机器学习模型的解决方案，并部署应用； 4、指标体系建设：梳理和搭建各治理场景的核心指标体系，帮助业务明确风险治理路径，指导风险治理动作迭代； 5、驱动改进：基于实验分析、因果推断等手段，提出风控策略优化上的改进建议，提升风险治理效率；