字节跳动大数据开发实习生-国际化广告CRM与交易平台

团队负责小红书生成式推荐方向，目前已经完成了原型架构的开发和线上验证，欢迎有能力、有热情的同学一起，共同探索生成式推荐和多模态大模型在真实业务场景的价值。

饿了么广阔的商业生态需要丰富且深入的的自然语言处理技术，涵盖了从应用层的机器翻译、智能对话、智能客服、广告搜索, 信息抽取以及在安全等行业应用到底层的词法分析、句法分析、语义分析、文档分析、深度文本表示、文本生成、知识库建设。 具体职责包括但不限于： 1、紧跟业界最新自然语言处理技术动态，深入研发并努力创新自然语言处理相关的知识库、词法、句法、语义、文档分析、深度学习、机器翻译、智能对话等技术，包括新颖的算法/模型的提出，模块的实际开发，对接自然语言处理平台的接入以及把高水平研发成果以论文/专利等形式进行发布； 2、理解自然语言处理技术应用的相关的业务场景及需求，在自然语言处理技术内核的基础上考虑业务场景的特殊性进而适当适配业务需求； 3、在核心技术研发之外，也会适当参与到具体的NLP相关业务中，例如文本内容的理解，商业场景的多语言多模态翻译和沟通，搜索Query分析、智能对话的语义解析及意图理解、商品评价的语义理解、内容搜索推荐的结构化分析、商品搜索推荐的标签体系、社会化问答的文本分析、智能客服的场景定制等。

1. Agent方向：直接参与到导购Agent的算法研发工作，包含无障碍导购Agent、搜索导购Agent两个Agent项目并结合技术创新与实际业务落地，产出高质量论文、专利与开源成果。包括相关项目的高质量数据构建，支撑复杂任务建模与行为学习，运用大模型SFT、RL等Post-training训练方法并探索 Online RL 等前沿方法，设计并落地“过程监督 + 结果监督”联合训练范式，融合MCTS、ToT、Reflection等推理方法，等等； 2. LLM应用方向：探索基于LLM的Query理解大模型，通过天猫的数据微调大模型生成ID表征向量，在搜索和推荐算法各模块进行深度的探索和应用。包括但不限于语义相关性、类目预测、召回排序等。探索生成式搜索技术（如Query扩展、结果摘要生成），助力搜索从“信息呈现”向“决策辅助”升级； 3. 结合业务需求，设计和扩展LLM的应用场景范围及规模，提高模型微调后再垂直领域的应用及专家模式的架构尝试； 4. 跟踪LLM与Agent领域的国际前沿技术动态，开展前沿算法的研究工作，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破复杂推理、GUI Agent、AI搜索等方向的技术沉淀和业务创新。

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