喜马拉雅搜索算法策略实习生(J10896)
任职要求
计算机科学、人工智能或相关专业在读研究生 熟练掌握Python编程语言，熟悉常用NLP库（如NLTK、spaCy、Transformers等） 了解机器学习和深度学习基本原理，掌握常用算法和模型 熟悉TensorFlow或PyTorch等深度学习框架 具备良好的数据处理与分析能力，能够独立完成数据预处理工作 加分项 具有相关NLP项目经验或参与过开源项目 掌握预训练模型（如BERT、GPT等）的应用与优化 优秀的沟通能力和团队合作精神
工作职责
1、主要职责 开发和优化文本分类、情感分析、命名实体识别等NLP模型 参与内容平台的搜索业务优化，提升搜索结果的相关性和用户体验 对模型进行训练、测试与评估，分析结果并提出改进方案 处理和清洗大规模文本数据，构建高质量的数据集
职位描述 1、利用大规模机器学习算法对内容搜索场景实时兴趣进行建模，提升点击转化效率； 2、负责优化得物商品内容化场景用户内容关系挖掘，优化内容的召回排序逻辑； 3、对用户、商家的行为做深入的理解和分析，制定针对的算法策略赋能供需两端。
ByteIntern：面向2025届毕业生（2024年9月-2025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、支持抖音电商国内及国际化业务快速发展，服务数百万达人商家，探索更高效的商业模式，满足用户最好的购物体验，促进生态良性发展； 2、利用大规模机器学习算法对电商搜索的rank排序、query分析、相关性计算等技术方向的进行深入优化；优化排序场景的各项业务指标，包括相关性，点击率，转化率等； 3、负责海量用户query分析挖掘，并制定相应的算法策略赋能商家侧，提升平台整体撮合能力； 4、对达人、商家的行为做深入的理解和分析，制定针对的算法策略赋能供需两端，提升商家变现效率，助推产业升级。
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：中国交易与广告，基于个性化推荐、深度学习和大模型技术，依托抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说等多元产品，构建抖音电商、生活服务、广告营销等核心营收业务的算法策略和工程架构。部门运用领先的算法能力，精准连接海量用户与商家，通过推荐、广告和搜索算法精准匹配需求并促进交易达成，保障用户体验与商家权益，实现营收业务可持续增长；基于深厚的技术积累，构建高效、智能、可靠的交易与广告产品，全面提升多行业收入变现与市场占有。在这里，你将直面超大规模流量与复杂业务场景的技术挑战，深度应用业界领先的商业模型与算法技术，投身面向未来的数字营销能力建设，持续探索前沿技术。你写下的每一行代码、优化的每一个算法，都将影响数亿用户的决策，定义互联网广告的技术新标杆。 1、负责架构设计和开发，为亿级用户提供优质顺畅的信息服务和极致体验； 2、参与设计系统技术方案，核心代码开发和系统调优； 3、参与制定代码规范、测试规范，建立起开发质量控制方法； 4、协助团队攻克各种高并发、数据隔离、系统解耦等方面的技术难关； 5、参与各专项技术调研，新技术引入等前瞻项目； 6、参与机器学习与异构计算系统研发。
-搭建大模型风控平台、算法，帮助搜索、商业广告、电商交易、运营活动提升风控、反作弊能力和效率 -模型调优，提升大模型不同场景风控、反作弊专业知识能力 -推理调优，提升大模型不同场景风控、反作弊识别推断能力 -知识检索能力构建，基于向量数据库构建风控、反作弊数据高时效检索能力，提升大模型在风控、反作弊场景的判罚效果