主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "推荐大模型算法实习生-国际电商",
"job_level": "实习",AI生成
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"job_category": "算法"AI生成
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"degree": "2027届本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "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。\n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。\nData-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。\n\n1、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；\n2、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；\n3、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；\n4、单体模型充分Scaling Up及端到端生成式推荐探索。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、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；\n3、在搜广告推和大模型领域，有参与或者主导过关键项目的优先；\n4、在国际顶级会议发表论文者优先，包括但不限于KDD、SIGIR、RecSys、ACL、NeurIPS等；\n5、具备较好的问题分析和解决能力，对LLM相关技术有热情，热衷于推动和解决在推荐业务落地中遇到的各种挑战。",
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"机器学习",
"自然语言处理",
"数据结构",
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"fulltext": "推荐大模型算法实习生-国际电商\n职位描述\nByteIntern：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。\n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。\nData-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。\n\n1、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；\n2、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；\n3、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；\n4、单体模型充分Scaling Up及端到端生成式推荐探索。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、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；\n3、在搜广告推和大模型领域，有参与或者主导过关键项目的优先；\n4、在国际顶级会议发表论文者优先，包括但不限于KDD、SIGIR、RecSys、ACL、NeurIPS等；\n5、具备较好的问题分析和解决能力，对LLM相关技术有热情，热衷于推动和解决在推荐业务落地中遇到的各种挑战。\nByteIntern：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。\n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。\nData-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。\n\n1、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；\n2、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；\n3、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；\n4、单体模型充分Scaling Up及端到端生成式推荐探索。\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、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；\n3、在搜广告推和大模型领域，有参与或者主导过关键项目的优先；\n4、在国际顶级会议发表论文者优先，包括但不限于KDD、SIGIR、RecSys、ACL、NeurIPS等；\n5、具备较好的问题分析和解决能力，对LLM相关技术有热情，热衷于推动和解决在推荐业务落地中遇到的各种挑战。",
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