字节跳动多模态大模型算法实习生-抖音电商
任职要求
1、2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业； 2、具有纯文本和多模态大模型、NLP/CV深度模型等的训练和应用经验，有电商搜推导购/比价供给/平台治理/内容安全相关经验者优先； 3、具备扎实的代码功底，具备Linux环境研发能力，精通Python和PyT…
工作职责
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：抖音电商算法团队，依托抖音、今日头条、番茄小说、红果短剧等产品，帮助用户发现、讨论并获得好物，享受美好生活；帮助商家高效经营，创建良性商业生态；激励创作并分享购物经验使用心得，构建有真诚有信息的电商内容氛围。在这个团队，我们不仅要通过推荐、广告和搜索算法搭建消费者和商家之间的桥梁，也要通过风控算法和治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验，保护真正诚信经营的商家；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，降低商家的经营成本；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，并进一步提升用户物流体验；另外我们还会用业界先进的数据科学技术为业务健康发展保驾护航。我们的使命：用算法的能力，让用户总能发现好东西，让美好生活触手可得。 1、深入理解抖音电商正向导购与逆向治理业务，基于大模型、多模态技术，优化商家/达人准入、发品、导购等全场景识别效果，同步探索语言、视频、推荐多模态融合方案，构建更强推荐系统； 2、迭代优化电商多模态大模型，强化其对治理规则、商品信息的理解与推理反思能力，通过业务域SFT、Cot、强化学习等技术，打造高准高召的识别能力，提升导购与治理审核智能化水平； 3、参与挖掘电商直播、短视频、图文等多类实体数据，对大规模网络及海量特征序列建模，支撑商家/商品分类、逆向标签挖掘等场景，助力精准识别潜在购物信号； 4、研究用户多模态交互（视频+直播+文字+行为）的复杂性，搭建统一框架实现内容理解与用户意图推理，高效映射内容消费到电商兴趣，提升人货匹配效率； 5、参与构建大规模图存储与图学习平台，完善商家、商品、达人、内容的关系链路，打造电商实体通用表征能力，赋能多模态业务落地； 6、协助推进电商比价、供给生态等战略支持工作，运用前沿深度学习算法，搭建商家/达人成长预测模型，支撑冷启动、潜爆、智能营销等业务需求。
1. 根据店铺及产品线年度规划目标，统筹平台级大促活动、日常活动和新品首发，制定有效的运营计划和方案，推进店铺年度/季度/月度目标的落地和达成，高效完成经营目标； 2. 与平台建立良好的协作关系，对平台活动、工具和数据进行分析及调研，沉淀有效的运营方法和经验，并对行业、竞争对手的动态进行有效监控及研究，及时提出应对措施，保持平台运营能力行业领先； 3. 熟悉站内推广工具，能协同制定推广策略并监督实施，做好费用和效果管控，并对流量、销量、转化等核心数据负责； 4. 与客服、物流、供应链等后端部门沟通协同，协调公司更多资源，为业务发展助力； 5. 完成团队重点工作的审核与指导，包含不限于活动价格、文案页面、素材优化调整等；同时兼顾人才培养、流程优化等，持续保持团队竞争力和综合能力的领先。
1. 负责全球核心电商KA客户对接工作：深入理解公司的销售策略和管理要求，并确保销售策略在对应KA客户有效落地和关键指标的达成； 2. 建立和维护与KA客户的长期稳定合作关系：定期拜访并做好客情维护，保持及时顺畅的沟通；推动各类商务谈判，找到解决问题的关键杠杆，达成共识与合作； 3. 行业动态和市场情况洞察：及时反馈客户需求和市场信息，并与公司各部门密切协作，制定针对性的销售策略，推动业务流程顺畅进行，提升业务增速。
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等的算法和系统提升预估效果； 3、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
1、参与亿级用户规模的电商搜索优化，提升电商搜索场景的GMV、购买用户数、点击率、转化率等核心指标，提升用户电商搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与搜索推荐机制的顶层设计，结合业务战略，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。