字节跳动NLP对话大模型算法实习生-电商业务
任职要求
1、本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先； 2、在大模型训练、智能体、提示词工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测等领域有实际的开发和从业经验者优先； 3、有复杂智能体开发经验者优先，有好奇心，喜欢新事物，善于合作，有创新精神，有一定的抗压能力； 4、至少…
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：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、数据挖掘：负责数据集的构建与维护，利用数据飞轮机制不断优化数据质量和丰富度，进行深度的数据挖掘，沉淀高价值信息，开发和优化Query理解、召回、相关性排序等技术，提升信息检索的效率和准确性，提升RAG的效果； 2、大模型训练：针对业务需求进行大模型的继续训练（CT）、有监督微调（SFT）、偏好学习，以及多模态模型训练，提升模型在特定场景下的表现； 3、提示词工程：与业务专家合作，构建和优化结构化的提示词，充分挖掘和利用大模型的能力，高效、精准解决实际问题； 4、智能体技术：利用领先的智能体框架，增强大模型的推理、对话和反思能力，解决复杂业务问题，提升用户体验； 5、大模型评测：制定和实施大模型的评估方案，结合人工评估和自动化评估手段，确保模型性能的可靠性和稳定性； 6、应用落地：定义业务问题，设定任务标准和目标，不断优化模型和系统，以达到最佳的业务效果和用户满意度。
负责公司文本处理算法的探索研究与技术方案的实现，具体工作内容如下： 1、根据公司现有业务需求，完成相应文本处理方案的技术验证与落地应用； 2、根据公司业务类型，挖掘文本处理算法在我司业务场景的应用； 4、负责NLP前沿技术的研究、复现及应用验证； 5、基于公司提供的业务平台，能够与部门一起，完成更为有趣、更有价值的技术探索。
1、负责将内容理解、机器学习、流量调控算法能力落地于小红书笔记/评论/直播/商品/账号/广告生态治理场景，技术驱动小红书生态和画风优化 2、具体负责多模态识别、计算机视觉、自然语言处理、语言/多模态大模型、决策树模型等算法的研发迭代，通过样本去噪、样本生成、模型创新、自监督、few-shot等手段持续提高治理效果
团队介绍：POI智能化使命是通过高质量高效率低成本的智能化手段及先进生产力，应用并改进行业最前沿的LLM和Agent技术，数字化还原真实世界POI，保障POI数据的时效性、正确性和完备性，作为高德用户信息获取、交易履约和出行体验的基础。每个POI背后都有精彩的故事，我们作为链接POI和用户的第一步，每一分努力都是与现实世界的一次互动。 职位描述：基于 LLM/Agent 的自主规划、执行、反思与协同能力，构建面向数据生产与智能决策的下一代技术链路，推动从信息理解、自动挖掘、质量校验到闭环更新的全流程智能化，提升POI数据生产效率、用户交互体验； 负责 Agent 基础服务平台建设，探索自主规划、任务分解、工具调用、结果验证和闭环执行等关键能力； 负责 NLP/LLM 相关基础算法能力建设，包括文本理解、信息抽取、纠错、质量评估、生成与融合等核心能力； 探索 LLM 在复杂场景下的零样本、少样本学习与推理能力，提升算法在开放任务中的泛化效果与落地效率； 参与智能语音交互、端侧 Agent、设备协同 Agent、多模态安全识别、Agent攻防等前沿方向的研发与应用。
1.学习并参与对话系统、大模型前沿方向的产品运营工作，如意图分类、实体识别、文档摘要、角色扮演、AI搜索、文生图等，重点负责模型的数据集制作和标签管理。了解业务流程和算法流程，完成复杂标注任务的设计，在此基础上对原始数据进行处理，包括数据的爬取、筛选和清洗，并制定标注标准。 2.培训海外标注团队，进行数据质检，把控标注质量，确保数据的准确性和一致性。 3.按项目要求对模型进行评测和效果分析，完成复杂的数据分析任务，及时反馈问题，根据模型效果调整数据和标注策略。