字节跳动产品实习生（电商客服方向）-体验与服务

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。 课题背景：抖音为用户提供了从娱乐、教育到生活方式的众多内容，形成了广泛的兴趣图谱。多样化的内容消费，不仅反映了用户的即时偏好，还蕴含了深层的消费喜好和潜在购物需求。如何有效建模用户对娱乐内容的兴趣并迁移至电商场景，成为了一个亟待解决的课题。不仅涉及到理解对视频内容的理解，还需构建跨域的兴趣映射机制，实现从内容兴趣到电商兴趣的高效建模。与此同时，随着大模型多模态技术的兴起，我们希望在语言、视频、推荐多个模态下，构建更加强大的推荐系统。 课题挑战： 1）多模态复杂性：用户行为涉及多模态交互（如视频+直播+文字+行为），需统一框架实现内容理解与用户意图推理； 2）识别非电商内容对应的潜在购物信号，研究从内容消费到电商兴趣的高效映射； 3）利用海量数据和世界知识搭建领先的机器学习和推荐服务，实现用户和商品的高效匹配。 研究方向：大语言模型、多模态大模型、内容理解、推荐系统。

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。 课题背景：抖音为用户提供了从娱乐、教育到生活方式的众多内容，形成了广泛的兴趣图谱。多样化的内容消费，不仅反映了用户的即时偏好，还蕴含了深层的消费喜好和潜在购物需求。如何有效建模用户对娱乐内容的兴趣并迁移至电商场景，成为了一个亟待解决的课题。不仅涉及到理解对视频内容的理解，还需构建跨域的兴趣映射机制，实现从内容兴趣到电商兴趣的高效建模。与此同时，随着大模型多模态技术的兴起，我们希望在语言、视频、推荐多个模态下，构建更加强大的推荐系统。 课题挑战： 1）多模态复杂性：用户行为涉及多模态交互（如视频+直播+文字+行为），需统一框架实现内容理解与用户意图推理； 2）识别非电商内容对应的潜在购物信号，研究从内容消费到电商兴趣的高效映射； 3）利用海量数据和世界知识搭建领先的机器学习和推荐服务，实现用户和商品的高效匹配。 研究方向：大语言模型、多模态大模型、内容理解、推荐系统。

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。 课题背景：抖音为用户提供了从娱乐、教育到生活方式的众多内容，形成了广泛的兴趣图谱。多样化的内容消费，不仅反映了用户的即时偏好，还蕴含了深层的消费喜好和潜在购物需求。如何有效建模用户对娱乐内容的兴趣并迁移至电商场景，成为了一个亟待解决的课题。不仅涉及到理解对视频内容的理解，还需构建跨域的兴趣映射机制，实现从内容兴趣到电商兴趣的高效建模。与此同时，随着大模型多模态技术的兴起，我们希望在语言、视频、推荐多个模态下，构建更加强大的推荐系统。 课题挑战： 1）多模态复杂性：用户行为涉及多模态交互（如视频+直播+文字+行为），需统一框架实现内容理解与用户意图推理； 2）识别非电商内容对应的潜在购物信号，研究从内容消费到电商兴趣的高效映射； 3）利用海量数据和世界知识搭建领先的机器学习和推荐服务，实现用户和商品的高效匹配； 研究方向：大语言模型、多模态大模型、内容理解、推荐系统。