主分类：通用算法研发（其他方向）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "时序预测大模型算法实习生-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": {
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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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"requirements": {
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"degree": "2027届本科以上学历在读",
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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、面向国际电商的全球供应链物流以及全球商家商品等业务中，大规模时序数据（供应链时序，销量时序，物流时序，商品生命周期、内容演化、多模态事件流等）构成了业务智能的底层基础；随着业务复杂度和规模的持续提升，传统时序模型在长序列建模、跨模态关联、少样本泛化和复杂决策推理等方面逐渐遇到瓶颈；\n2、参与时序大模型（Large Time-series Foundation Model）的设计、训练与迭代，构建统一的时序建模底座能力，围绕电商及内容场景中的大规模时序数据，探索预测、理解与生成等核心任务的通用建模方法；\n3、挖掘并构建高质量时序预训练数据集，持续提升模型的泛化性与稳定性；\n4、跟踪并落地时序建模、AIGC、LLM、多模态等前沿研究，推动模型能力的持续升级。",
"requirements_text": "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；\n2、熟练掌握PyTorch等框架，具备良好的Python/C++编程能力；\n3、具备较强的学习能力和解决问题能力，能积极参与团队协作与项目推进。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
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"fulltext": "时序预测大模型算法实习生-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、面向国际电商的全球供应链物流以及全球商家商品等业务中，大规模时序数据（供应链时序，销量时序，物流时序，商品生命周期、内容演化、多模态事件流等）构成了业务智能的底层基础；随着业务复杂度和规模的持续提升，传统时序模型在长序列建模、跨模态关联、少样本泛化和复杂决策推理等方面逐渐遇到瓶颈；\n2、参与时序大模型（Large Time-series Foundation Model）的设计、训练与迭代，构建统一的时序建模底座能力，围绕电商及内容场景中的大规模时序数据，探索预测、理解与生成等核心任务的通用建模方法；\n3、挖掘并构建高质量时序预训练数据集，持续提升模型的泛化性与稳定性；\n4、跟踪并落地时序建模、AIGC、LLM、多模态等前沿研究，推动模型能力的持续升级。\n\n职位要求\n1、2027届本科以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、熟练掌握PyTorch等框架，具备良好的Python/C++编程能力；\n3、具备较强的学习能力和解决问题能力，能积极参与团队协作与项目推进。\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、面向国际电商的全球供应链物流以及全球商家商品等业务中，大规模时序数据（供应链时序，销量时序，物流时序，商品生命周期、内容演化、多模态事件流等）构成了业务智能的底层基础；随着业务复杂度和规模的持续提升，传统时序模型在长序列建模、跨模态关联、少样本泛化和复杂决策推理等方面逐渐遇到瓶颈；\n2、参与时序大模型（Large Time-series Foundation Model）的设计、训练与迭代，构建统一的时序建模底座能力，围绕电商及内容场景中的大规模时序数据，探索预测、理解与生成等核心任务的通用建模方法；\n3、挖掘并构建高质量时序预训练数据集，持续提升模型的泛化性与稳定性；\n4、跟踪并落地时序建模、AIGC、LLM、多模态等前沿研究，推动模型能力的持续升级。\n1、2027届本科以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、熟练掌握PyTorch等框架，具备良好的Python/C++编程能力；\n3、具备较强的学习能力和解决问题能力，能积极参与团队协作与项目推进。",
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