字节跳动算法实习生-TikTok内容发现
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先； 2、有扎实的编程能力，有良好的数据结构和算法基础，具备优秀的系统设计能力； 3、有NLP，机器学习，深度学习，数据挖掘等领域经验（如文本分类，实体识别，POI聚合融合、数据热度挖掘，时间序列挖掘、图像实体识别等），对AI专业技术在应用中常见问题及优化有实战经验； 4、有LBS领域数据质量优化和挖掘经验，熟悉POI数据相关定义和规范者优先； 5、有海外多语言相关数据挖掘经验和LBS数据合规性处理经验者优先； 6、较好的沟通能力和需求理解能力，能从业务的视角，与PM协同推进项目的高效迭代；具备优秀的数据分析、问题总结以及解决问题能力，对于业务中的挑战性问题充满激情。
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：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok内容发现团队负责的产品功能涵盖TikTok所有内容分发的场景，包括首页的搜索、推荐信息流等核心场景，通过个性化手段以及产品功能来满足用户发现内容的诉求。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。 1、参与海外POI质量准入及规范化、聚合、融合等算法、策略的设计和优化，持续提升POI 覆盖和质量； 2、参与海外POI名称、地址、坐标、类别、虚假等数据质量挖掘及优化，提升数据质量； 3、参与POI主子点、连锁品牌等标签、关系挖掘模型的持续优化，支撑推荐、搜索等各类应用服务和场景的持续优化； 4、参与POI数据生产智能化相关算法的持续优化。
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：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok内容发现团队负责的产品功能涵盖TikTok所有内容分发的场景，包括首页的搜索、推荐信息流等核心场景，通过个性化手段以及产品功能来满足用户发现内容的诉求。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。 1、参与海外POI质量准入及规范化、聚合、融合等算法、策略的设计和优化，持续提升POI 覆盖和质量； 2、参与海外POI名称、地址、坐标、类别、虚假等数据质量挖掘及优化，提升数据质量； 3、参与POI主子点、连锁品牌等标签、关系挖掘模型的持续优化，支撑推荐、搜索等各类应用服务和场景的持续优化； 4、参与POI数据生产智能化相关算法的持续优化。
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：TikTok内容生态算法团队立足于平台海量用户和短视频内容，利用多模态、LLM/MLLM、NLP&CV等技术，负责对各类内容做分析、加工、生成等内容层操作，内容形态包括但不限于短视频、图文、全网热点页面、客服对话等，产出内容理解特征、大模型生成中间页、全网热点发现&理解能力以及智能客服系统。 同时在TikTok供给侧提供面向全平台的创作灵感个性化推荐能力。 在这里，有上百个语种，NLP/LLM等技术面临多语种挑战。 在这里，有海量短视频内容，MLLM及多模态技术有更多应用场景。 平台用户量大，各项业务如本地生活、搜索等都处于高速发展期，有大量实际落地和应用场景。 1、参与海外POI质量准入及规范化、聚合、融合等算法、策略的设计和优化，持续提升POI覆盖和质量； 2、参与海外POI名称、地址、坐标、类别、虚假等数据质量挖掘及优化，提升数据质量； 3、参与POI主子点、连锁品牌等标签、关系挖掘模型的持续优化，支撑推荐、搜索等各类应用服务和场景的持续优化； 4、参与POI数据生产智能化相关算法的持续优化。
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：TikTok内容生态算法团队立足于平台海量用户和短视频内容，利用多模态、LLM/MLLM、NLP&CV等技术，负责对各类内容做分析、加工、生成等内容层操作，内容形态包括但不限于短视频、图文、全网热点页面、客服对话等，产出内容理解特征、大模型生成中间页、全网热点发现&理解能力以及智能客服系统。 同时在TikTok供给侧提供面向全平台的创作灵感个性化推荐能力。 在这里，有上百个语种，NLP/LLM等技术面临多语种挑战。 在这里，有海量短视频内容，MLLM及多模态技术有更多应用场景。 平台用户量大，各项业务如本地生活、搜索等都处于高速发展期，有大量实际落地和应用场景。 1、负责TikTok的内容生态业务推荐算法工作，和产品、运营等团队紧密合作，深度理解TikTok推荐业务发展，共同制定长短期的业务目标； 2、深入参与到机器学习技术研究中，在解决具体问题的同时形成完整系统的方法论，持续提升用户体验； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等，善于结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究； 4、组织推进组内以及跨部门合作项目，帮助团队的进步和新人成长。
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：TikTok内容生态算法团队立足于平台海量用户和短视频内容，利用多模态、LLM/MLLM、NLP&CV等技术，负责对各类内容做分析、加工、生成等内容层操作，内容形态包括但不限于短视频、图文、全网热点页面、客服对话等，产出内容理解特征、大模型生成中间页、全网热点发现&理解能力以及智能客服系统。 同时在TikTok供给侧提供面向全平台的创作灵感个性化推荐能力。 在这里，有上百个语种，NLP/LLM等技术面临多语种挑战。 在这里，有海量短视频内容，MLLM及多模态技术有更多应用场景。 平台用户量大，各项业务如本地生活、搜索等都处于高速发展期，有大量实际落地和应用场景。 1、负责TikTok的内容生态业务推荐算法工作，和产品、运营等团队紧密合作，深度理解TikTok推荐业务发展，共同制定长短期的业务目标； 2、深入参与到机器学习技术研究中，在解决具体问题的同时形成完整系统的方法论，持续提升用户体验； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等，善于结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究； 4、组织推进组内以及跨部门合作项目，帮助团队的进步和新人成长。