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字节跳动数据科学实习生-电商商业平台

实习兼职A253822地点:上海状态:招聘

任职要求


1、2026届本科及以上学历在读,数学、数据挖掘机器学习、计算机等相关背景;
2、熟练掌握算法、数据结构等基础知识;
3、至少熟练使用一门编程语言(Matlab/Python/R/PyTorch等);
4、…
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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:抖音电商团队是以抖音、抖音火山版、西瓜视频、今日头条等产品作为载体的全域兴趣电商平台。抖音电商致力于成为用户发现获得优价好物的首选平台,让美好生活触手可得。

1、机器学习基础扎实且擅于其商业化变现的使用;
2、有大规模数据处理的经验(Hive/Teradata/Pig等)和基本的计算实现思维;
3、擅于从工作中抽象和归纳问题,用技术方案高效解决。
包括英文材料
学历+
数据挖掘+
机器学习+
算法+
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实习A213093

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:抖音电商团队是以抖音、抖音火山版、西瓜视频、今日头条等产品作为载体的全域兴趣电商平台。抖音电商致力于成为用户发现获得优价好物的首选平台,让美好生活触手可得。 1、Machine learning基础扎实且擅于其商业化变现的使用; 2、有大规模数据处理的经验(Hive/Teradata/Pig等)和基本的计算实现思维; 3、擅于从工作中抽象和归纳问题,用技术方案高效解决。

更新于 2025-02-18杭州
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实习阿里国际2026

关于我们: 我们是阿里国际数字商业集团-跨境贸易事业部 (ICBU)-Accio算法团队!ICBU是全球最大的跨境B2B数字化贸易平台。我们正在运用前沿的大语言模型(LLM)技术打造新一代AI搜索引擎-Accio,重塑企业跨境B2B采购流程。 核心职责: 1. 全流程AI解决方案开发: 主导从数据结构设计、算法框架搭建到效果评估指标制定的完整AI系统开发,支撑智能搜索与采购自动化场景 2. 大语言模型研发部署: 实现LLM模型(如GPT、BERT等架构)的预训练、微调及落地应用,持续提升搜索相关性、语义理解能力和智能对话代理性能 3. 前沿技术探索: 通过跨团队协作与行业趋势分析,挖掘AI技术在B2B电商场景的创新应用方向 4. 技术攻坚: 诊断现有系统瓶颈,设计改进方案并向决策层推动技术升级落地

更新于 2025-06-10森尼韦尔
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实习阿里国际2026

AI Business成立于2023年4月,是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织,专注于AI技术能力建设和AI产品能力输出,旨在用最先进的AI技术重塑平台竞争力,为商家和用户带来极致的电商体验。 作为跨境电商领域的AI先锋,我们坚定地相信人工智能对塑造未来电商的关键作用,并坚持对AI领域人才的培养和发展。我们已经汇聚了业内顶尖的AI算法专家、AI工程师和AI产品团队,并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的AI人才加入我们的团队,共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 1、应用各类机器学习方法为大模型训练提供高质量训练数据,包含文本、图片、视频、音频等数据类型,探索基于AIGC的数据合成技术,不断提升数据对大模型上表现的贡献,追逐Data-centric AI的数据技术能力 2、建设跨境电商领域的Knowledge Base,从而构建服务阿里跨境电商的RAG、AI Agent 3、在通用BenchMark、业务领域BenchMark基础上,建设大模型自动化评测能力,通过模型评测进行科学数据供给和大模型训练

更新于 2025-04-15杭州
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实习阿里国际2026

关于我们: AI Business 成立于2023年4月,是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织,专注于大模型技术能力建设和 AI 原生应用和产品的打造,旨在用最先进的 AI 技术重塑平台竞争力,为商家和用户带来极致电商体验。 作为跨境电商领域的 AI 先锋,我们坚定地相信人工智能对塑造未来电商的关键作用,并坚持对 AI 领域人才的培养和发展。我们已经汇聚了业内顶尖的 AI 算法专家、AI 工程师和AI产品团队,并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的 AI 人才加入我们的团队,共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 职位描述: 1、负责多语言大语言模型(LLM)的预训练、微调及优化,探索高效训练策略(如低资源语种能力迁移、任务调度优化等),提升模型性能与跨文化场景适应性; 2、构建多模态大模型技术体系,包括图文生成、视频内容生成、多模态检索与信息抽取,支持商品虚拟试穿、智能客服等业务场景。 3、推动大模型与业务深度融合,开发基于LLM的对话系统、Agent产品及RAG系统,优化电商文本生成、跨语言信息匹配、时间序列预测等场景的智能决策能力; 4、设计强化学习对齐算法(如RLHF/DPO),提升模型在垂直领域(如商品推荐、用户交互)的精准度与可控性。 4、实现大模型的高效推理部署,包括模型压缩量化、GPU并行计算优化(如CUDA加速),确保高并发场景下的服务稳定性; 5、探索生成式AI与电商场景结合的前沿技术(如AIGC内容生成、多模态商品检索),推动技术规模化落地。

更新于 2025-03-21杭州