字节跳动AI算法实习生-风控
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读，计算机、机器学习和模式识别等相关专业优先； 2、热爱计算机科学和互联网技术，对人工智能类产品有浓厚兴趣； 3、具备优秀的编码能力，熟悉Linux开发环境，熟悉C++和Python语言优先； 4、有扎实的数据结构和算法功底，熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘、分布式计算、计算机视觉、计算机图形中一项或多项； 5、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情； 6、每周可实习4天以上，实习时间3个月以上。
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：风控研发团队致力于解决各个产品（包括抖音、头条等）面临的各种黑灰产对抗问题，涵盖内容、交易、流量、账号等多个方面的风险治理领域。利用机器学习、多模态、大模型等技术对用户行为、内容进行理解从而识别潜在的风险和问题。不断深入理解业务和用户行为，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 1、负责字节跳动各产品（包括抖音、今日头条等）各种作弊风险的发现与治理，包括内容、交易、流量、账号等方面的风险； 2、通过指标监控归因，及时感知风险及业务的变化，主动识别潜在攻击，持续优化调整风控方案，并推动风控治理建设及业务模式调整； 3、通过CV、NLP、大语言模型、多模态大模型、表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术，提升问题发现的效率，从而快速阻断风险，优化平台的各项生态指标； 4、挖掘和分析海量内容和用户行为进行用户长短期画像建设，提升模型的精准性和召回面； 5、结合各场景业务（抖音短视频、电商、直播、生活服务、用户增长等）特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。
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：风控研发团队致力于解决各个产品（包括抖音、头条等）面临的各种黑灰产对抗问题，涵盖内容、交易、流量、账号等多个方面的风险治理领域。利用机器学习、多模态、大模型等技术对用户行为、内容进行理解从而识别潜在的风险和问题。不断深入理解业务和用户行为，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 1、负责字节跳动各产品（包括抖音、今日头条等）各种作弊风险的发现与治理，包括内容、交易、流量、账号等方面的风险； 2、通过指标监控归因，及时感知风险及业务的变化，主动识别潜在攻击，持续优化调整风控方案，并推动风控治理建设及业务模式调整； 3、通过CV、NLP、大语言模型、多模态大模型、表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术，提升问题发现的效率，从而快速阻断风险，优化平台的各项生态指标； 4、挖掘和分析海量内容和用户行为进行用户长短期画像建设，提升模型的精准性和召回面； 5、结合各场景业务（抖音短视频、电商、直播、生活服务、用户增长等）特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。
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：风控研发团队致力于解决各个产品（包括抖音、头条等）面临的各种黑灰产对抗问题，涵盖内容、交易、流量、账号等多个方面的风险治理领域。利用机器学习、多模态、大模型等技术对用户行为、内容进行理解从而识别潜在的风险和问题。不断深入理解业务和用户行为，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 1、负责字节跳动各产品（包括抖音、今日头条等）各种作弊风险的发现与治理，包括内容、交易、流量、账号等方面的风险； 2、通过指标监控归因，及时感知风险及业务的变化，主动识别潜在攻击，持续优化调整风控方案，并推动风控治理建设及业务模式调整； 3、通过CV、NLP、大语言模型、多模态大模型、表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术，提升问题发现的效率，从而快速阻断风险，优化平台的各项生态指标； 4、挖掘和分析海量内容和用户行为进行用户长短期画像建设，提升模型的精准性和召回面； 5、结合各场景业务（抖音短视频、电商、直播、生活服务、用户增长等）特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。
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：风控研发团队致力于解决各个产品（包括抖音、头条等）面临的各种黑灰产对抗问题，涵盖内容、交易、流量、账号等多个方面的风险治理领域。利用机器学习、多模态、大模型等技术对用户行为、内容进行理解从而识别潜在的风险和问题。不断深入理解业务和用户行为，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 1、负责字节跳动各产品（包括抖音、今日头条等）各种作弊风险的发现与治理，包括内容、交易、流量、账号等方面的风险； 2、通过指标监控归因，及时感知风险及业务的变化，主动识别潜在攻击，持续优化调整风控方案，并推动风控治理建设及业务模式调整； 3、通过CV、NLP、大语言模型、多模态大模型、表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术，提升问题发现的效率，从而快速阻断风险，优化平台的各项生态指标； 4、挖掘和分析海量内容和用户行为进行用户长短期画像建设，提升模型的精准性和召回面； 5、结合各场景业务（抖音短视频、电商、直播、生活服务、用户增长等）特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。
支持公司内容安全、业务风控、信息安全的平台建设和风险管理工作。通过AI算法、大数据、情报攻防和终端安全灯多领域交叉技术建设安全风控平台，为数亿小红书用户提供安全健康的社区环境，同时保障电商、直播等业务的健康发展 1.负责用户维度方向模型的训练和基础系统性能的优化 2.利用计算机视觉，自然语言，多模态等技术，从海量内容中识别风险用户与内容 3.跟踪行业最新动态，推进新算法的落地与应用