字节跳动智能审核Agent算法实习生-商业信任与安全
任职要求
1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、电子信息等相关专业； 2、有扎实的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++或Python编程语言； 3、熟悉机器学习和大模型基础原理，有大模型预训练、微调、强化学习、Agent搭建经验者优先； 4、在ACM/ICPC…
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：商业化信任与安全研发团队致力于构建业界领先的智能审核系统，通过前沿 AI 技术保障商业内容安全与合规，提升用户客户的信任。团队通过研发大模型基座、先进的审核大模型和审核系统，持续提升大模型系统对复杂商业化内容的理解、让准确理解遵循安全规则、基于规则深度推理并拉齐人与机器之间的认知，并能感知发现潜在问题，并用Agent高效处理审核问题、自动迭代审核系统，为商业内容安全提供全链路、智能化的技术支撑。 1、搭建风险感知、风险研判、审核策略优化等智能体能力，支持交互类智能体训练； 2、参与审核链路的完全自主进化体系构建； 3、跟踪Agent前沿技术并进行可行性验证（如Perference-based RL、多智能体协作、DeepResearch、数据和模型的Scaling、轻量化模型新RL范式），支持数据基建和模Infra的基建工作，并在商业化安全场景中验证落地。
拥抱LLM技术，深度改进智能内容生成技术，构建高效的违规样本生成系统和知识检索增强框架，应用到小红书商业化广告审核场景中来解决实际业务问题； 1.设计和开发基于大模型Agent的违规内容生成系统，构建多样化、高质量的违规样本数据集，提升模型SFT/RFT的性能上限； 2.负责构建和维护检索增强生成（RAG）案例库，包括违规案例的结构化存储、语义检索、案例匹配等，提升审核决策的准确性和可解释性； 3.进行大模型内容生成前沿技术探索和研发，包含但不限于Prompt Engineering、Few-shot Learning、Chain-of-Thought、Multi-Agent协作等；
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：广告业务原为商业产品与技术部门，为抖音集团的商业变现提供广告产品与技术，负责端到端大型广告系统建设，覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵，践行"激发生意新可能"理念，致力于让营销更省心、更高效、更美好，推动商业的可持续增长，让不分体量、地域的企业及个体，都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。连接广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的全球最佳智能营销平台之一。在这里，你将投身建设面向未来的数字营销能力，接触到全球先进的商业产品架构、模型和算法，在互联网广告行业始终创新。 1、参与商业化审核客服平台的功能设计，包括机器人客服、AI Agent、人工客服工作台等模块； 2、完成产品需求文档撰写、原型设计、产品功能验收测试以及后期的数据反馈； 3、推进项目落地，与运营、客服、前后端、设计、数据科学等跨职能团队合作，保证项目的如期迭代和上线； 4、参与业务数据的分析工作，跟进处理日常用户反馈的问题。
1、进行多模态大模型的前沿技术探索、模型训练和应用，落地在小红书实际业务场景如智能审核、推荐、搜索、交易，多模态内容理解来解决实际业务问题 2、参与多模态大模型预训练、后训练、SFT等大规模数据训练工作 3、参与LLM/LVM相关的技术业务落地，包括但不限于多模态理解、Agent搭建、RAG、意图理解等技术 4、前沿技术探索，沉淀国际顶会论文
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026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-平台治理算法团队，通过优化算法，和业务团队协作，对字节旗下的电商产品进行全方位的质量和生态的治理，既包括风险、违规和低质问题的打击，也包括健康电商生态的建设和优化，在最大程度的优化平台治理的效果的同时提升治理的工作效率，降低成本。另外一方面，平台治理算法团队致力于攻坚前沿的AI技术，以技术驱动推动业务的变革和发展，领域涉及广泛，包括但不限于NLP/CV/多模态/大模型/图算法/序列算法等。 1、深入理解电商业务，并基于电商领域知识，构建围绕电商场景的文本大模型底座，包括但不限于：数据优化以及数据合成、领域预训练、指令微调、有监督微调等； 2、参与构建挖掘电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的数据，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑商家、达人分类、风险团伙挖掘等业务场景解决问题，并为商家/达人治理提供支持； 3、负责强化电商治理场景下，大模型推理和反思能力，通过业务域SFT、高质量CoT、强化学习、数据合成等技术方案，持续提升大模型业务理解能力； 4、探索基于文本大模型的电商智能审核系统，实现大规模的机器自动审核，包括：治理规则理解，商品和内容（直播、短视频）的信息抽取、内容理解、风险识别、问题推理等； 5、建设基于文本大模型的电商智能售后Agent，实现模型自动理解消费者意图并智能化给出解决方案，包括：智能仲裁、智能判责、智能售后等。