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字节跳动规则运营实习生-内容质量与数据服务平台

实习兼职A14778地点:太原状态:招聘

任职要求


1、2026届本科及以上学历在读;
2、具备互联网内容安全、内容治理运营、规则运营等相关实习经验优先;
3、工作耐心细致,有责…
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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:抖音集团内容质量与数据服务平台(DOUYIN GROUP CONTENT QUALITY AND DATA SERVICE,简称CQC)是负责抖音集团今日头条、抖音、西瓜等产品内容安全与质量工作的团队,在各产品运营增长方面开展支持工作,为产品线提供数据服务的基础支持。平台下设内容质量中心、数据中心及运营支持中心,在全国10余个城市有业务分布。

1、组内项目管理:关注和推进组内各类项目的进度管理;
2、组内指标追踪:对异常指标进行追踪并做初步分析;
3、对外协作:整合各类非业务规则协作需求并分发;
4、AI工具探索和使用:辅助推进AI相关内容在规则维度的落地。
包括英文材料
学历+
相关职位

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实习A89917

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:CQC(中国内容质量与数据服务平台)归属于抖音集团,负责今日头条、抖音、西瓜等产品内容和抖音集团商业内容的安全质量与体验,支持各产品的运营和增长,以及为产品线提供AI算法算力的基础支持服务。 1、协同进行内容风控治理相关的风险指标建设,持续监测风险水位,对于规则变化、漏放场景进行风险兜底和反哺,全年风险指标持续降低; 2、运用各种机器&算法策略,搭建巡检能力为存量风险的识别能力负责,平衡召回目标和治理ROI不断提升召回能力,对大盘风险水位下降和机审覆盖率的提升负责; 3、通过产品运营职能建设内容风控相关产品工具,提升流程效率; 4、负责基地对接、细则下沉协作、工具共建、队列建设,保证协作效率和交付质量。

更新于 2025-12-09郑州
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实习A68345

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:抖音集团内容质量与数据服务平台(DOUYIN GROUP CONTENT QUALITY AND DATA SERVICE,简称CQC)是负责抖音集团今日头条、抖音、西瓜等产品内容安全与质量工作的团队,在各产品运营增长方面开展支持工作,为产品线提供数据服务的基础支持。平台下设内容质量中心、数据中心及运营支持中心,在全国10余个城市有业务分布。 1、承接PE在不同业务场景的能力分析,例如语义分析、内容摘要、知识问答、规则推理等方向; 2、承接业务Prompt编写与Agent搭建任务,基于业务需求进行构造、调优,使其达到模型最佳理解效果; 3、负责制定Prompt设计标准化方式,完成产品需求向训练数据的转化,或提供模板化方案; 4、深入理解实际业务场景需求、市场动态和大模型技术趋势,完成Prompt模板创作,与上下游团队保持有效协作。

更新于 2025-07-02龙岩
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实习A166835

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:抖音集团内容质量与数据服务平台(DOUYIN GROUP CONTENT QUALITY AND DATA SERVICE,简称CQC)是负责抖音集团今日头条、抖音、西瓜等产品内容安全与质量工作的团队,在各产品运营增长方面开展支持工作,为产品线提供数据服务的基础支持。平台下设内容质量中心、数据中心及运营支持中心,在全国10余个城市有业务分布。 1、承接PE在不同业务场景的能力分析,例如语义分析、内容摘要、知识问答、规则推理等方向; 2、承接业务Prompt编写与Agent搭建任务,基于业务需求进行构造、调优,使其达到模型最佳理解效果; 3、负责制定Prompt设计标准化方式,完成产品需求向训练数据的转化,或提供模板化方案; 4、深入理解实际业务场景需求、市场动态和大模型技术趋势,完成Prompt模板创作,与上下游团队保持有效协作。

更新于 2025-07-02重庆
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实习A226475A

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:抖音集团内容质量与数据服务平台(DOUYIN GROUP CONTENT QUALITY AND DATA SERVICE,简称CQC)是负责抖音集团今日头条、抖音、西瓜等产品内容安全与质量工作的团队,在各产品运营增长方面开展支持工作,为产品线提供数据服务的基础支持。平台下设内容质量中心、数据中心及运营支持中心,在全国10余个城市有业务分布。 1、负责内容生态场景的模型运维业务,能够独立负责模型训练全链路工作,包括但不限于大模型调用、微调、评估优化,以及机器学习和深度学习模型的训练和工程化落地; 2、深入理解业务需求与数据特征,从业务目标达成出发设计大模型或大小模型协同解决方案,通过Prompt工程、RAG、微调等技术提升内容识别、理解、治理等场景的应用效果,优化业务流程和效率; 3、主导大模型在业务中的创新应用,包括但不限于搭建领域适合的微调方案、设计多模型融合策略、优化模型部署上线流程,推动大模型规模化落地; 4、持续跟踪AI前沿技术动态,推动大模型与行业知识库,业务规则的结合,构建可复用的模型能力中台; 5、高效、规范管理模型项目需求,做好经验沉淀,将训练经验扩展至多业务场景,保证项目投入ROI。

更新于 2025-07-16北京