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    "job": {
        "job_title": "多模态算法实习生-电商业务",
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        "location": "上海",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"AI生成
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    "company": {
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        "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": "本科及以上学历在读",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "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。\n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。\n\n1、参与电商场景下文本、多模态相关模型能力建设，包括但不限于：基于LLAMA/LLaVA等模型的多模态、关键信息抽取、实体识别、文本分类、知识图谱构建等；\n2、参与构建业内领先的内容安全、内容生态识别方法，探索前沿技术（如NLP前沿、多模态前沿的训练和运用相关），并应用落地到电商业务场景中；\n3、参与分析模型落地对电商生态的正面影响。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先；\n2、熟悉常用的机器学习和深度学习算法，熟悉基本的网络模型结构（DNN/LSTM/CNN/Transformer等）、生成式模型（LLAMA/GLM/GPT/BERT/BLOOM等）、PEFT技巧；熟悉常见多模态模型，并有一定实践经验；\n3、具备较强的编码能力，熟悉Python，熟悉PyTorch/Tensorflow等至少一种主流深度学习框架；\n4、具备优秀的学习能力和良好的沟通合作精神；\n5、加分项：在自然语言处理、机器学习领域（SIGIR、ACL，EMNLP、AAAI等）有论文发表；国际知名竞赛获得前三名次。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "自然语言处理",
            "学习能力"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先；5、加分项：在自然语言处理、机器学习领域（SIGIR、ACL，EMNLP、AAAI等）有论文发表",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
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    "fulltext": "多模态算法实习生-电商业务\n职位描述\n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。\n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。\n\n1、参与电商场景下文本、多模态相关模型能力建设，包括但不限于：基于LLAMA/LLaVA等模型的多模态、关键信息抽取、实体识别、文本分类、知识图谱构建等；\n2、参与构建业内领先的内容安全、内容生态识别方法，探索前沿技术（如NLP前沿、多模态前沿的训练和运用相关），并应用落地到电商业务场景中；\n3、参与分析模型落地对电商生态的正面影响。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先；\n2、熟悉常用的机器学习和深度学习算法，熟悉基本的网络模型结构（DNN/LSTM/CNN/Transformer等）、生成式模型（LLAMA/GLM/GPT/BERT/BLOOM等）、PEFT技巧；熟悉常见多模态模型，并有一定实践经验；\n3、具备较强的编码能力，熟悉Python，熟悉PyTorch/Tensorflow等至少一种主流深度学习框架；\n4、具备优秀的学习能力和良好的沟通合作精神；\n5、加分项：在自然语言处理、机器学习领域（SIGIR、ACL，EMNLP、AAAI等）有论文发表；国际知名竞赛获得前三名次。\n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。\n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。\n\n1、参与电商场景下文本、多模态相关模型能力建设，包括但不限于：基于LLAMA/LLaVA等模型的多模态、关键信息抽取、实体识别、文本分类、知识图谱构建等；\n2、参与构建业内领先的内容安全、内容生态识别方法，探索前沿技术（如NLP前沿、多模态前沿的训练和运用相关），并应用落地到电商业务场景中；\n3、参与分析模型落地对电商生态的正面影响。\n1、本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先；\n2、熟悉常用的机器学习和深度学习算法，熟悉基本的网络模型结构（DNN/LSTM/CNN/Transformer等）、生成式模型（LLAMA/GLM/GPT/BERT/BLOOM等）、PEFT技巧；熟悉常见多模态模型，并有一定实践经验；\n3、具备较强的编码能力，熟悉Python，熟悉PyTorch/Tensorflow等至少一种主流深度学习框架；\n4、具备优秀的学习能力和良好的沟通合作精神；\n5、加分项：在自然语言处理、机器学习领域（SIGIR、ACL，EMNLP、AAAI等）有论文发表；国际知名竞赛获得前三名次。"
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