字节跳动推荐大模型算法实习生-国际电商
任职要求
1、2027届本科以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、具有扎实的机器学习基础和编码能力，在机器学习、NLP、CV等有较深入的研究经验，熟练掌握主要的算法和数据结构； 3、在搜广告推和大模型领域，有参与或者主导过关…
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：国际电商是以TikTok为载体的电商业务（也称为TikTok Shop），致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下，国际电商希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，致力于新奇好物畅销全球，美好生活触手可得的使命。 Data-电商团队是国际电商的核心算法技术力量，专注于电商领域的算法创新，帮助用户高效发现感兴趣的商品，保障用户的购物安全，提升交易各环节的智能化水平。在这里，你将与一流的产品和技术团队合作、钻研，一起应对技术和业务上的挑战，推动技术在电商场景的深度落地。 1、推荐模型的Scaling Law，模型在理论指导下Scaling Up，涉及到算力在数据、参数和推理上最优分配； 2、以开源LLM为基座，把推荐物品的语义Token和世界知识进行模态融合； 3、以NTP为主的Pre-Train和把推荐重构为RLVR任务的Post-Train，探索Reasoning及蒸馏上线的潜力； 4、单体模型充分Scaling Up及端到端生成式推荐探索。
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
岗位职责: 1、负责 AI Agent 系统的设计、开发和优化、开发和完善基于大语言模型 (LLM) 的智能体系统，提升 Agent 的自主决策和任务执行能力; 2、负责生成式大模型指令意图理解相关工作，整体提升大模型的多轮对话指令理解能力和性能; 3、设计并实现 Agent 的工具使用接口，实现与各类外部系统和 API 的集成编排; 4、负责大模型在检索、推荐方面的系统设计实现和优化，探索Agent、RAG、领域模型调优等相关技术在业务场景落地; 5、具备模型知识、幻觉机制探究，提升模型知识水平、降低模型幻觉率; 6、能够基于开源模型，设计和开发算法，对模型进行微调，优化其参数和结构，以提高模型的泛化能力和准确性; 7、深入调研AI领域相关的前沿技术，跟踪业内大模型领域的最新进展，并寻求将最新技术应用到产品的可能性。
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