搜狐｜搜狐视频-算法实习生

1.负责搜狐视频后端内容审核系统的机器检测模块研发与迭代，构建高效、精准的文本 / 多模态内容检测算法体系； 2.基于 TensorFlow 等框架开展文本分类、违规内容识别等模型的训练、调优与部署落地，保障审核系统的检测准确率与效率； 3.应用 TextCNN、BERT 等 NLP 经典模型，或基于大语言模型进行微调，优化内容审核算法效果； 4.结合提示词工程优化大模型在审核场景的应用效果，解决实际业务中的违规内容识别、语义理解等问题； 5.跟进 NLP 领域前沿技术（如大模型、轻量化文本分类模型），落地到审核业务场景，持续提升算法鲁棒性； 6.与产品、后端开发等团队协作，完成算法方案的落地对接，输出清晰的技术文档与沟通反馈。

1.精通 Python 编程语言，具备扎实的编程基础，能独立完成算法模块的代码开发与调试； 2.熟练使用 TensorFlow 深度学习框架，有文本分类模型（如 TextCNN/TextRNN/BERT 至少一种）的完整训练、调优及落地应用经验； 3.了解大语言模型（LLM）基本原理，具备大模型微调（如 LoRA / 全量微调）或提示词工程实战经验者优先； 4.具备 Linux 系统使用经验，能熟练在 Linux 环境下完成模型训练、部署、日志排查等操作。 优先条件 1.有文本分类相关竞赛获奖 / 入围经历，或有内容审核、违规文本识别等实际业务落地经验； 2.具备良好的问题分析能力，能针对业务场景设计算法方案，并快速验证迭代； 3.关注 NLP / 大模型领域前沿技术，有较强的自主学习能力和技术落地意愿。 每周能保证至少4天工作时间，实习周期不少于 6个月。