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。
关于我们 ● 我们是阿里国际数字商业集团-跨境贸易事业部（ICBU）-Accio算法团队！ICBU是全球最大的跨境B2B数字化贸易平台。 ● 我们团队一直追求极致的技术创新，多次推动业务跨越式发展，自研LLM完整技术栈，已完成大规模商业化落地。团队的多项研究工作被WWW，AAAI，CVPR，SIGIR等顶级会议接受。不管你对LLM技术感兴趣还是热衷于LLM业务落地，欢迎加入我们。 职位描述 1. 紧跟业界最新大模型技术趋势，参与CPT，SFT到RLHF的LLM全链路技术建设。 2. 负责跨境电商销售对话机器人产品的算法研发，在LLM底座上适配业务需求。 3. 深入探索前沿Multi-Agent技术框架，参与各类AI Native助手项目的算法研发。
T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 1. 大模型驱动的算法革新： a. 参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用； b. 研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验； 2. 下一代AI系统构建： a. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署； b. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用； 3. 大模型在亿级用户规模落地的实战： a. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用； b. 参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper
T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 1. 大模型驱动的算法革新： a. 参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用； b. 研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验； 2. 下一代AI系统构建： a. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署； b. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用； 3. 大模型在亿级用户规模落地的实战： a. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用； b. 参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper
1. 大模型驱动的算法革新： a. 参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用； b. 研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验； 2. 下一代AI系统构建： a. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署； b. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用； 3. 大模型在亿级用户规模落地的实战： a. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用； b. 参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。