字节跳动风控算法实习生-国际商业化产品与技术

ByteIntern：面向2025届毕业生（2024年9月-2025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。 1、支持抖音电商国内及国际化业务快速发展，服务数百万达人商家，探索更高效的商业模式，满足用户最好的购物体验，促进生态良性发展； 2、利用大规模机器学习算法对电商搜索的rank排序、query分析、相关性计算等技术方向的进行深入优化；优化排序场景的各项业务指标，包括相关性，点击率，转化率等； 3、负责海量用户query分析挖掘，并制定相应的算法策略赋能商家侧，提升平台整体撮合能力； 4、对达人、商家的行为做深入的理解和分析，制定针对的算法策略赋能供需两端，提升商家变现效率，助推产业升级。

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。

ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027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：国际支付，立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务，专注于全球支付产品线的质量和效率，确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务，建立国际支付产品和能力，同时在高效助力业务快速拓展的同时，打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务，遍布全球多个国家和地区，团队拥有丰富的国际化产品研发经验；同时这里有全球超大规模的支付网络；覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案；围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚；LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外，我们在全球设立团队，团队同学背景多元，不同的思维方式，打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战，还有跨文化交流机会在等你！ 1、开发并优化Prea、A、B等信贷PD模型； 2、推动用户行为序列、消费能力、欺诈特征挖掘，推动自有数据、三方数据的特征体系建设； 3、熟悉大模型调优，通过大模型挖掘用户的行为特征，并完成画像体系建设； 4、利用深度学习算法能力，解决跨国家、跨地区的通用模型建设，做到全球视角下的模型开发； 5、研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用。