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_title": "图大模型算法实习生-商业信任与安全",
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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届硕士及以上学位在读",
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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：商业化信任与安全研发团队致力于构建业界领先的智能审核系统，通过前沿 AI 技术保障商业内容安全与合规，提升用户客户的信任。团队通过研发大模型基座、先进的审核大模型和审核系统，持续提升大模型系统对复杂商业化内容的理解、让准确理解遵循安全规则、基于规则深度推理并拉齐人与机器之间的认知，并能感知发现潜在问题，并用Agent高效处理审核问题、自动迭代审核系统，为商业内容安全提供全链路、智能化的技术支撑。\n\n1、探索图算法与大模型的结合方案，完成在风控和黑产对抗上的业务落地；\n2、负责图相关模型的构建，利用分类、回归、预测、聚类等技术手段解决风控安全问题，构建风险识别策略体系；\n3、负责图计算领域前沿技术追踪（尤其是不同子任务与大模型的结合）。",
"requirements_text": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业；\n2、图计算、图神经网络、图大模型结合方向优先，有风控或安全反作弊相关工作经验优先；\n3、熟悉图论和图计算原理，熟悉以图为基础的机器学习/深度学习算法，在图表征学习某个领域有较深入的研究，包括但不限于：节点分类、关系预测、聚类/社区检测以及图分类回归、有无监督学习等；\n4、熟悉Gremlin等图查询语言以及NetworkX、GraphX相关的至少一种分布式图计算框架；\n5、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法基础，熟悉掌握Python/C++；\n6、熟悉大模型训练、强化学习（RL）、大规模数据挖掘、图挖掘等相关技术优先。",
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"Python",
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"fulltext": "图大模型算法实习生-商业信任与安全\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：商业化信任与安全研发团队致力于构建业界领先的智能审核系统，通过前沿 AI 技术保障商业内容安全与合规，提升用户客户的信任。团队通过研发大模型基座、先进的审核大模型和审核系统，持续提升大模型系统对复杂商业化内容的理解、让准确理解遵循安全规则、基于规则深度推理并拉齐人与机器之间的认知，并能感知发现潜在问题，并用Agent高效处理审核问题、自动迭代审核系统，为商业内容安全提供全链路、智能化的技术支撑。\n\n1、探索图算法与大模型的结合方案，完成在风控和黑产对抗上的业务落地；\n2、负责图相关模型的构建，利用分类、回归、预测、聚类等技术手段解决风控安全问题，构建风险识别策略体系；\n3、负责图计算领域前沿技术追踪（尤其是不同子任务与大模型的结合）。\n\n职位要求\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业；\n2、图计算、图神经网络、图大模型结合方向优先，有风控或安全反作弊相关工作经验优先；\n3、熟悉图论和图计算原理，熟悉以图为基础的机器学习/深度学习算法，在图表征学习某个领域有较深入的研究，包括但不限于：节点分类、关系预测、聚类/社区检测以及图分类回归、有无监督学习等；\n4、熟悉Gremlin等图查询语言以及NetworkX、GraphX相关的至少一种分布式图计算框架；\n5、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法基础，熟悉掌握Python/C++；\n6、熟悉大模型训练、强化学习（RL）、大规模数据挖掘、图挖掘等相关技术优先。\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：商业化信任与安全研发团队致力于构建业界领先的智能审核系统，通过前沿 AI 技术保障商业内容安全与合规，提升用户客户的信任。团队通过研发大模型基座、先进的审核大模型和审核系统，持续提升大模型系统对复杂商业化内容的理解、让准确理解遵循安全规则、基于规则深度推理并拉齐人与机器之间的认知，并能感知发现潜在问题，并用Agent高效处理审核问题、自动迭代审核系统，为商业内容安全提供全链路、智能化的技术支撑。\n\n1、探索图算法与大模型的结合方案，完成在风控和黑产对抗上的业务落地；\n2、负责图相关模型的构建，利用分类、回归、预测、聚类等技术手段解决风控安全问题，构建风险识别策略体系；\n3、负责图计算领域前沿技术追踪（尤其是不同子任务与大模型的结合）。\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业；\n2、图计算、图神经网络、图大模型结合方向优先，有风控或安全反作弊相关工作经验优先；\n3、熟悉图论和图计算原理，熟悉以图为基础的机器学习/深度学习算法，在图表征学习某个领域有较深入的研究，包括但不限于：节点分类、关系预测、聚类/社区检测以及图分类回归、有无监督学习等；\n4、熟悉Gremlin等图查询语言以及NetworkX、GraphX相关的至少一种分布式图计算框架；\n5、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法基础，熟悉掌握Python/C++；\n6、熟悉大模型训练、强化学习（RL）、大规模数据挖掘、图挖掘等相关技术优先。",
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