字节跳动文本大模型算法实习生-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，计算机相关专业； 2、具有纯文本大模型、NLP、深度模型等的训练和应用经验，精通大模型、多模态、CV、NLP等的1-2个领域，优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情； 3、具备扎实的代码功底，具备Linux环境研发能力，精通Python和PyTorch等深度学习框架，具备扎…
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：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文本大模型底座，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、探索基于文本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、建设基于文本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。
岗位职责: 1、负责 AI Agent 系统的设计、开发和优化、开发和完善基于大语言模型 (LLM) 的智能体系统，提升 Agent 的自主决策和任务执行能力; 2、负责生成式大模型指令意图理解相关工作，整体提升大模型的多轮对话指令理解能力和性能; 3、设计并实现 Agent 的工具使用接口，实现与各类外部系统和 API 的集成编排; 4、负责大模型在检索、推荐方面的系统设计实现和优化，探索Agent、RAG、领域模型调优等相关技术在业务场景落地; 5、具备模型知识、幻觉机制探究，提升模型知识水平、降低模型幻觉率; 6、能够基于开源模型，设计和开发算法，对模型进行微调，优化其参数和结构，以提高模型的泛化能力和准确性; 7、深入调研AI领域相关的前沿技术，跟踪业内大模型领域的最新进展，并寻求将最新技术应用到产品的可能性。
我们正在寻找一位具有AI智能化及内容算法经验的算法团队负责人。负责领导团队开发前沿技术，推动旅游领域知识的构建，支持内容产品的分发和AI Agent结合的创新应用探索，提升公司产品的智能化水平。 ： 领导并管理内容算法团队，制定技术战略和发展方向，推动知识构建、知识编译、知识分发、探索LLM等创新NLP技术与Agent业务的结合。 1、负责基础NLP相关算法研发，面向但不限于：预训练，文本理解，同义词挖掘，实体识别，term权重分析，属性词挖掘 2、结合NLP和深度学习技术，推动领域知识的构建与优化，制定各环节Benchmark及衡量标准, 跟进业界先进大模型、多模态技术的应用及改进 3、发现并解决推荐分发场景中的意图识别、排序模型、相关性等方向的问题，召回策略和召回模型的优化，开发先进和高性能的召回算法 4、与产品、数据、工程等跨职能团队协作，推动技术落地和产品迭代。 5、负责团队成员的技术指导和能力提升，推动团队技术文化的建设。
1、参与亿级用户规模视频推荐和交互产品推荐，提升用户体验、时长、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据和视频数据，挖掘用户侧和item侧有效特征，提升推荐效果； 3、参与机器学习、深度学习领域研发工作，不限于网络模型设计与优化； 4、探索多模态大模型的前沿技术，通过加强视频和文本的理解，提升产品体验和业务效果。
-负责落地LLM在内容理解场景中的应用，负责文本内容理解与审核场景端到端效果优化与提升 -重点研究以小尺寸大语言模型相关的技术，包括但不限于数据建设、指令微调、模型优化、模型蒸馏等 -提升数据构建合成、模型推理等能力；构建大小模型融合的推理系统，提升模型在理解与审核场景中的效果 -持续探索跟进学术与业界前沿进展，探索包括但不限于CoT、RAG、强化学习微调等能力并落地