主分类:AI训练推理与计算优化
辅助:AI模型评测工程、Agent系统开发(仅展示)
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": "AI基建实习生-风控",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
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"job_category": "后端"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
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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",
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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:风控工程团队聚焦抖音、今日头条等全产品黑灰产对抗工程化落地,覆盖社区安全、交易风控等多领域风险治理。依托高并发架构、大数据、大模型等核心技术,构建端云一体多层对抗体系,提供全时效基建能力;同时搭建技术情报体系,实现威胁前置预警与精准打击,并联动算法、策略团队推进技术转化,打造高效可靠的智能风控解决方案。\n\n1、参与风控AI Infra建设,面向抖音、今日头条等字节跳动全系产品,围绕数据层、训练层、模型层、服务层、计算层,打造稳定高效的算法基础设施;\n2、参与风控模型/Agent的特征工程与数据资产建设,包括样本采集、清洗、标注、特征抽取与质量监控,构建高质量、可追溯的模型数据集;\n3、参与模型及Agent评测体系搭建与优化,建设统一的离线/在线评测流程和榜单,支持效果回归测试、负面案例分析与效果归因;\n4、参与风控场景下AI Agent的基础设施建设和二次开发,沉淀通用组件与工具,提升Agent迭代与落地效率;\n5、参与大模型推理框架(如vLLM/XLLM等)在风控场景的适配与优化,探索推理加速、算力治理与成本优化方案。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读,计算机、通信等相关专业者优先;\n2、热爱计算机科学和互联网技术,熟练掌握至少一门开发语言(Go/Java/Python/C++/Rust等),具备良好编码能力与线上问题排查能力;\n3、掌握扎实的计算机基础知识,深入理解数据结构、算法和操作系统等;\n4、有创新意识,对问题能深入分析本质并能不拘泥现状提出解决方案,具备良好的沟通协作能力与主人翁意识;\n5、对AI Agent、智能决策、自动化风控有兴趣,积极追踪大模型及Agent开源社区进展,了解大模型相关原理者优先;\n6、有以下任一经验者优先:在特征工程/样本质量闭环建设方面有实践;参与过模型评测平台或评测榜单建设;有Agent二次开发或工具链建设经验;熟悉vLLM等大模型推理框架并有实战经验;对开源社区有过贡献。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Rust",
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"Go",
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"preferred_qualifications": "1、2027届本科及以上学历在读,计算机、通信等相关专业者优先;5、对AI Agent、智能决策、自动化风控有兴趣,积极追踪大模型及Agent开源社区进展,了解大模型相关原理者优先;6、有以下任一经验者优先:在特征工程/样本质量闭环建设方面有实践",
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"fulltext": "AI基建实习生-风控\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:风控工程团队聚焦抖音、今日头条等全产品黑灰产对抗工程化落地,覆盖社区安全、交易风控等多领域风险治理。依托高并发架构、大数据、大模型等核心技术,构建端云一体多层对抗体系,提供全时效基建能力;同时搭建技术情报体系,实现威胁前置预警与精准打击,并联动算法、策略团队推进技术转化,打造高效可靠的智能风控解决方案。\n\n1、参与风控AI Infra建设,面向抖音、今日头条等字节跳动全系产品,围绕数据层、训练层、模型层、服务层、计算层,打造稳定高效的算法基础设施;\n2、参与风控模型/Agent的特征工程与数据资产建设,包括样本采集、清洗、标注、特征抽取与质量监控,构建高质量、可追溯的模型数据集;\n3、参与模型及Agent评测体系搭建与优化,建设统一的离线/在线评测流程和榜单,支持效果回归测试、负面案例分析与效果归因;\n4、参与风控场景下AI Agent的基础设施建设和二次开发,沉淀通用组件与工具,提升Agent迭代与落地效率;\n5、参与大模型推理框架(如vLLM/XLLM等)在风控场景的适配与优化,探索推理加速、算力治理与成本优化方案。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读,计算机、通信等相关专业者优先;\n2、热爱计算机科学和互联网技术,熟练掌握至少一门开发语言(Go/Java/Python/C++/Rust等),具备良好编码能力与线上问题排查能力;\n3、掌握扎实的计算机基础知识,深入理解数据结构、算法和操作系统等;\n4、有创新意识,对问题能深入分析本质并能不拘泥现状提出解决方案,具备良好的沟通协作能力与主人翁意识;\n5、对AI Agent、智能决策、自动化风控有兴趣,积极追踪大模型及Agent开源社区进展,了解大模型相关原理者优先;\n6、有以下任一经验者优先:在特征工程/样本质量闭环建设方面有实践;参与过模型评测平台或评测榜单建设;有Agent二次开发或工具链建设经验;熟悉vLLM等大模型推理框架并有实战经验;对开源社区有过贡献。\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:风控工程团队聚焦抖音、今日头条等全产品黑灰产对抗工程化落地,覆盖社区安全、交易风控等多领域风险治理。依托高并发架构、大数据、大模型等核心技术,构建端云一体多层对抗体系,提供全时效基建能力;同时搭建技术情报体系,实现威胁前置预警与精准打击,并联动算法、策略团队推进技术转化,打造高效可靠的智能风控解决方案。\n\n1、参与风控AI Infra建设,面向抖音、今日头条等字节跳动全系产品,围绕数据层、训练层、模型层、服务层、计算层,打造稳定高效的算法基础设施;\n2、参与风控模型/Agent的特征工程与数据资产建设,包括样本采集、清洗、标注、特征抽取与质量监控,构建高质量、可追溯的模型数据集;\n3、参与模型及Agent评测体系搭建与优化,建设统一的离线/在线评测流程和榜单,支持效果回归测试、负面案例分析与效果归因;\n4、参与风控场景下AI Agent的基础设施建设和二次开发,沉淀通用组件与工具,提升Agent迭代与落地效率;\n5、参与大模型推理框架(如vLLM/XLLM等)在风控场景的适配与优化,探索推理加速、算力治理与成本优化方案。\n1、2027届本科及以上学历在读,计算机、通信等相关专业者优先;\n2、热爱计算机科学和互联网技术,熟练掌握至少一门开发语言(Go/Java/Python/C++/Rust等),具备良好编码能力与线上问题排查能力;\n3、掌握扎实的计算机基础知识,深入理解数据结构、算法和操作系统等;\n4、有创新意识,对问题能深入分析本质并能不拘泥现状提出解决方案,具备良好的沟通协作能力与主人翁意识;\n5、对AI Agent、智能决策、自动化风控有兴趣,积极追踪大模型及Agent开源社区进展,了解大模型相关原理者优先;\n6、有以下任一经验者优先:在特征工程/样本质量闭环建设方面有实践;参与过模型评测平台或评测榜单建设;有Agent二次开发或工具链建设经验;熟悉vLLM等大模型推理框架并有实战经验;对开源社区有过贡献。",
"standard_classification": {
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