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字节跳动美国达人电商经营&策略分析实习生-国际电商

实习兼职A189011地点:北京状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历在读,经济、商科、财会、电商、数学、统计等理科、理工科专业优先;
2、具备Excel表格处理能力、熟悉数据清洗与初步分析、有SQL等语言能力者优先;
3、英语可用…
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工作职责


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:国际电商是根植于多样、个性的直播和短视频的内容电商业务,致力于用互动式的趣味购物体验丰富生活,使全球商贸高效而触手可得。国际化电商业务团队希望让用户拥有个性、灵活、高效的消费体验,也希望以适用各种场景的稳定服务辅助商家更好的销售物美价廉的商品,让美好生活触手可得。

1、协助为达人的商品营销提供端到端的支持,包括数据分析、业务策略和内部沟通等方面的工作;
2、协助培养和引导电商达人成长,涵盖创作者教育、运营、和直播支持等方面;
3、协助达人团队进行绩效指标的业务分析,涵盖资源管理到战略制定等环节;
4、协助分析创作者的内容质量及流量问题,涉及国际化短视频上的创作者管理及体验方面的工作。
包括英文材料
学历+
还有更多 •••
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实习A32201A

ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026年8月毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:国际电商是根植于多样、个性的直播和短视频的内容电商业务,致力于用互动式的趣味购物体验丰富生活,使全球商贸高效而触手可得。国际化电商业务团队希望让用户拥有个性、灵活、高效的消费体验,也希望以适用各种场景的稳定服务辅助商家更好的销售物美价廉的商品,让美好生活触手可得。 1、协助为达人的商品营销提供端到端的支持,包括数据分析、业务策略和内部沟通等方面的工作; 2、协助培养和引导电商达人成长,涵盖创作者教育、运营、和直播支持等方面; 3、协助达人团队进行绩效指标的业务分析,涵盖资源管理到战略制定等环节; 4、协助分析创作者的内容质量及流量问题,涉及国际化短视频上的创作者管理及体验方面的工作。

更新于 2025-06-27北京
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校招A52706

团队介绍:TikTok Shop 是 TikTok 旗下的内容电商。平台汇聚全球优质商家与创作者,通过短视频、直播等多场景连接消费者,让新奇好物畅销全球,让美好生活触手可得。目前团队分布在美国、英国、法国、印尼、墨西哥、中国等全球多个国家和地区,在这里你将有机会深入国际场景,面向全世界商家及用户,和跨区域团队协作,共同探索创新购物模式。期待和优秀的你一起创造更多可能! 1、深入参与TikTok电商的跨境商家业务的数据科学团队的日常工作,理解业务逻辑并通过数据洞察推动业务优化,包括指标归因监控体系建设,周月度数据洞察,专项策略分析; 2、负责跨境商家的招商、入驻、成长、激励、复活全链路的商家分析,加快商家成长和GMV增长; 3、负责跨境商家的大促、商家达人增长、直播间运营、商品销售等营销业务分析,提高营销爆发; 4、负责建设GMV归因体系,商家动作诊断,大促爆发归因等数据科学量化体系。

更新于 2025-07-31上海
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社招1年以上A247041

团队介绍:字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年,致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术,成为世界一流的研究团队,为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心,研究方向涵盖NLP、CV、语音等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源,在相关领域持续投入,已推出自研通用大模型,提供多模态能力,下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务,并通过火山引擎开放给企业客户。目前,豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、团队负责公司大模型的研发和应用,研究相关技术在搜索、推荐、广告、创作、对话和客服等领域的全新应用和解决方案,满足用户不断增长的智能交互需求,全面提升用户在未来世界的生活和交流方式;主要工作方向包括: 1)优化&创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力; 2)Long CoT技术的实现和应用; 3)多模态大模型(文本、图像、语音)的Posttraining算法; 4)构建高质量、多领域的数据合成方法; 5)探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。

更新于 2025-02-18上海
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社招A121315

团队介绍:字节跳动豆包大模型团队(Seed)成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限,并探索新的交互。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 豆包大模型团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责机器学习系统存储相关组件的设计和开发,服务于大模型推理的各业务场景(LLM/S2S/VLM/多模态等),包括模型分发加载、KV Cache存储和优化,数据IO性能优化,提高推理TTFT、TBT等核心性能指标; 2、负责设计和实现面向大模型推理的多层级存储系统,综合利用显存、本地内存、分布式内存/磁盘、远端大容量存储系统(HDFS/对象存储)等多种介质进行数据的存储和迁移管理,实现「近计算缓存+远端大容量存储」的一体化分级系统; 3、负责优化大模型KV Cache命中率,从推理框架,流量调度,多级缓存等多个系统纬度入手定制化优化策略;优化数据的读取性能,充分利用近计算侧的NVLink、RDMA高速网络、GPU Direct技术实现数据的高效传输;优化数据副本的存放策略,实现负载流量和存储数据的合理化分布; 4、负责设计和实现高效、易用的数据访问接口,实现和推理框架、引擎的无缝对接,管理KV Cache的生命周期; 5、负责Kubernetes场景下多级存储系统的接入、管理、运维、监控,确保稳定性; 6、负责多机房、多地域、多云场景的系统搭建和容灾,优化跨集群的数据摆放。

更新于 2024-12-20上海