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电商多模态大模型算法实习生-电商业务

字节跳动

  • 北京
  • 算法

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部门介绍

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。 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。

  1. 大模型算法研发:构建电商领域的大模型LLM底座,融合电商的知识,快速落地电商业务,例如:沉淀电商大模型预训练链路,研发电商NLP大模型,或者研发电商图文或者视频多模态大模型;
  2. 基础算法研发:持续建设和深耕NLP/CV/多模态基础预训练算法(BERT类算法),例如:沉淀&优化电商场景的预训练模型,包括超长文本/口语文本预训练,电商图片/视频自监督,适配电商商品的多模态表征学习等;
  3. 梳理&沉淀算法库,抽象算法接口,最大化提高算法/预训练模型的复用率,同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程,提升研发效率;
  4. 技术输出:定期分享SOTA模型,赋能电商甚至公司级别的业务BU,沉淀专利和论文。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 本科及以上学历在读,计算机等相关专业优先;
  2. 扎实的深度学习技术基础,有CV/NLP/多模态相关的项目经验,发表过高水平学术会议论文或者有竞赛经验者优先;
  3. 熟练掌握Python/C++等至少一门编程语言;熟练Pytorch训练框架;熟悉Hunggingface-transformers框架;
  4. 熟悉常用的大语言模型架构优先;
  5. 了解模型压缩&推理加速的研究和技术进展,包括但不限于模型量化、剪枝、蒸馏、TensorRT推理优化等;
  6. 了解业界常用的大语言模型推理加速框架,如VLLM,TensorRT-LLM;了解混合精度训练、分布式训练等训练加速方法优先。

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