字节跳动智能审核多模态大模型实习生-电商-筋斗云人才计划

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。 课题介绍： 背景：电商智能审核业务比较复杂，随着审核技术的不断演进，各个领域面临着新的风险问题和对抗形式，这对大模型的应用提出了新的挑战。例如，在电商审核业务中，涉及审核PBR变更、长文本、长时序、多语言、少样本和AIGC生成对抗等问题时，现有的开源大模型表现往往不尽人意。因此，针对这些挑战，我们亟需研发专门针对电商智能审核的大模型，以提升其在电商治理中的有效性和适应性。特别的，针对电商业务特点，我们需要探索高质量的数据自动生成、高效的MOE Embedding、Auto-Prompt生成、高质量 COT输出、大模型知识蒸馏等。此外，该模型应能够满足电商审核业务的需求，实现高准确率的自主决策和可解释性的COT生成，显著减少误判。针对动态变化的审核PBR变更，它能够通过RAG模块自动检索类似的审核案例，将复杂的审核PBR分解为简单的原子任务，自动拆分出驳回和豁免原子任务，并自动调用相应的Tools来解决这些任务，从而建立“知道拒绝并且知道为何拒绝”的业内领先智能审核系统。最终，大模型智能审核系统的审核效果需要接近或者超过人工审核，往全机审的路线上演进。 研究方向：模态融合能力：提升文本、音频、图像、视频和直播等多模态的细粒度理解能力，实现高准确率的自主决策和可解释性的COT生成；Few-Shot能力：探索电商多语言、长时序和少样本问题，增强Few-Shot和Zero-Shot能力，针对多变的业务规则具备复杂指令和Auto-Prompt生成能力；攻防对抗能力：研究AIGC图像视频的判别，增强审核大模型对隐晦、抽象的生成式内容的攻防对抗能力；Agent能力：具备调用RAG模块，使用Tools，和Auto-planning能力；提升大模型的动态推理和反思能力。 1、深入理解电商治理业务，探索基于大模型、多模态模型，持续提升商家/达人在准入、发品、售后等各个业务场景的风险识别效果； 2、提升商品治理审核智能化水平，迭代优化治理大模型，提升大模型对治理规则和商品信息的理解，实现高准高召的问题识别和自动处置； 3、负责强化电商治理场景下，大模型推理和反思能力，通过商品业务域SFT、高质量Cot、强化学习、数据合成等技术方案，提升商品治理大模型底座能力； 4、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； 5、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； 6、建设售后服务MLLM基座大模型，并利用RAG/Agent/RL等技术，解决复杂场景下对体验问题的理解能力。

团队介绍：抖音内容理解团队负责抖音集团内容算法工作，业务覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、剪映等业务，承接业务在内容理解、LLM应用、新业务方向探索等方向的工作。技术上涵盖了CV，NLP，音频，LLM等算法方向。团队承载业务需求同时还负责底层基础算法技术，推动如基础预训练模型、视频生成等学术和专利相关工作，负责为抖音各个技术方向提供长期有深度的技术支撑。得益于抖音集团业务数量庞大的多模态业务数据和业务需求，团队能够有资源和机会去做出行业领先的技术创新，用最新的技术去改变影响用户和改变行业格局。 1、课题背景：随着大模型技术在多模态内容理解领域的突破，内容特征已逐渐替代传统ID特征成为推荐系统的核心驱动力。然而当前系统面临三重挑战：（1）内容深度解析需求：短视频、直播、评论等场景需要同时处理文本、图像、音频等多模态数据，且需建模用户长短期兴趣与跨领域行为；（2）动态安全威胁：评论区涌现多模态越狱攻击（如隐晦图文组合提示词），传统单模态审核无法应对复杂对抗场景；（3）跨域迁移瓶颈：用户娱乐内容兴趣与电商消费需求间存在语义鸿沟，需建立可解释的跨域映射机制。 2、课题挑战：（1）多模态复杂性：用户行为涉及多模态交互（如视频+评论+购物），需统一框架实现内容理解与用户意图推理；（2）社区生态动态性：自然作者、各种机构、黑灰产等群体会互相交互产生大量复杂的多模态行为，要求算法能够快速准确的理解内容和交互的语义；（3）生态协同需求：DAU-GMV转化率存在成倍提升空间，需突破"娱乐到消费"的跨域兴趣建模技术；（4）技术整合价值：联合优化推荐、安全、跨域三大模块，可降低算力消耗并提升端到端效果。 3、研究方向：大语言模型、多模态大模型、内容理解、推荐系统。

团队介绍：抖音内容理解团队负责抖音集团内容算法工作，业务覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、剪映等业务，承接业务在内容理解、LLM应用、新业务方向探索等方向的工作。技术上涵盖了CV，NLP，音频，LLM等算法方向。团队承载业务需求同时还负责底层基础算法技术，推动如基础预训练模型、视频生成等学术和专利相关工作，负责为抖音各个技术方向提供长期有深度的技术支撑。得益于抖音集团业务数量庞大的多模态业务数据和业务需求，团队能够有资源和机会去做出行业领先的技术创新，用最新的技术去改变影响用户和改变行业格局。 1、课题背景：随着大模型技术在多模态内容理解领域的突破，内容特征已逐渐替代传统ID特征成为推荐系统的核心驱动力。然而当前系统面临三重挑战：（1）内容深度解析需求：短视频、直播、评论等场景需要同时处理文本、图像、音频等多模态数据，且需建模用户长短期兴趣与跨领域行为；（2）动态安全威胁：评论区涌现多模态越狱攻击（如隐晦图文组合提示词），传统单模态审核无法应对复杂对抗场景；（3）跨域迁移瓶颈：用户娱乐内容兴趣与电商消费需求间存在语义鸿沟，需建立可解释的跨域映射机制。 2、课题挑战：（1）多模态复杂性：用户行为涉及多模态交互（如视频+评论+购物），需统一框架实现内容理解与用户意图推理；（2）社区生态动态性：自然作者、各种机构、黑灰产等群体会互相交互产生大量复杂的多模态行为，要求算法能够快速准确的理解内容和交互的语义；（3）生态协同需求：DAU-GMV转化率存在成倍提升空间，需突破"娱乐到消费"的跨域兴趣建模技术；（4）技术整合价值：联合优化推荐、安全、跨域三大模块，可降低算力消耗并提升端到端效果。 3、研究方向：大语言模型、多模态大模型、内容理解、推荐系统。

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。