字节跳动计算语言学实习生（NLP方向）-Data语音

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：Data语音团队致力于语音/音频/音乐相关的AI核心技术研发和产品创新。部门支撑音频和多模态内容从生产、编辑到消费的全流程，赋能内容创作和互动，并以中台形式支持集团多个业务，提供业界前沿的技术能力与解决方案。 1、深入参与语音大模型的构建，搭建具有通用性和扩展性的大模型标注、评测体系； 2、培训标注团队，进行数据质检，把控标注质量； 3、为字节跳动产品提供NLP技术支持，用AI技术影响数亿用户。

团队介绍：Data-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。 课题介绍： 电商推荐算法是互联网商业变现的核心驱动力，目前我们有国内最大的兴趣电商分发场景以及最大的电商广告分发场景，我们希望借鉴生成式AI的成功思路，探索在电商推荐算法和架构上的颠覆性创新，解锁更大的算法效果提升空间。重点探索以下方向： 1）基于类Transformer结构的生成式推荐大模型技术，验证电商推荐场景的Scaling Law，探索面向大模型的特征工程以及算法建模范式； 2）研究电商推荐模态下的Tokenization以及COT相关算法优化； 3）算法和工程协同设计与优化，提升海量数据、超大参数背景下的训练与推理效率； 4）语言/推荐/视频等多模态模型的结合。 1、负责电商推荐及电商广告场景推荐大模型的算法优化，引入生成式AI技术，优化算法建模方法、模型结构、特征和样本等，提升电商分发效率； 2、验证推荐大模型的Scaling Law，应对大模型训练中的一切新挑战； 3、挖掘有效的用户行为，不限于Sideinfo、Action_Type等，同时研究行为聚合算法； 4、算法和工程高度融合、协同设计，极致优化推荐大模型的训练及推理效率。

团队介绍：Data-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。 课题介绍： 电商推荐算法是互联网商业变现的核心驱动力，目前我们有国内最大的兴趣电商分发场景以及最大的电商广告分发场景，我们希望借鉴生成式AI的成功思路，探索在电商推荐算法和架构上的颠覆性创新，解锁更大的算法效果提升空间。重点探索以下方向： 1）基于类Transformer结构的生成式推荐大模型技术，验证电商推荐场景的Scaling Law，探索面向大模型的特征工程以及算法建模范式； 2）研究电商推荐模态下的Tokenization以及COT相关算法优化； 3）算法和工程协同设计与优化，提升海量数据、超大参数背景下的训练与推理效率； 4）语言/推荐/视频等多模态模型的结合。 1、负责电商推荐及电商广告场景推荐大模型的算法优化，引入生成式AI技术，优化算法建模方法、模型结构、特征和样本等，提升电商分发效率； 2、验证推荐大模型的Scaling Law，应对大模型训练中的一切新挑战； 3、挖掘有效的用户行为，不限于Sideinfo、Action_Type等，同时研究行为聚合算法； 4、算法和工程高度融合、协同设计，极致优化推荐大模型的训练及推理效率。

1、负责自然语言处理相关算法的研发与优化，包括文本理解、生成、分类、信息抽取、模型微调等任务； 2、参与大语言模型的微调与应用开发，结合业务场景提升模型表现：例如负责Text2SQL方向或者文本审核/敏感词判定方向的大语言模型微调与应用开发，提升模型在真实业务场景下的能力； 3、与数据团队协作，完成语料标注、数据清洗与模型训练数据的构建； 4、设计评估指标与实验方案，持续优化模型效果，推动算法迭代； 5、撰写技术文档，参与系统架构设计，支持算法工程化落地； 6、跟踪NLP及大模型领域的前沿研究，定期进行技术调研与分享。