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": "推荐大模型算法实习生-TikTok基础推荐",
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"job_category": "算法"AI生成
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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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"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：国际化短视频 machine learning团队，负责国际化短视频的基础推荐算法，直接为国际化短视频的核心用户体验负责。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、CV/NLP等多个学术领域的算法改进以及对多种场景的推荐架构的设计和对产品数据的复杂深入的分析。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以跟来自全球不同国家的团队合作, 感受不同文化的碰撞, 激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。\n\n1、负责国际化短视频业务的核心算法工作，包括但不限于：视频推荐、内容理解、因果推断、智能增长等，为用户提供全球领先的产品体验；\n2、结合机器学习技术和业务场景需求，运用包括强化学习、Graph Embedding、大模型、大规模计算等在内的前沿建模技能，解决业务痛点，提升线上效果；\n3、与产品及运营团队紧密合作，对用户的行为进行深入理解和分析，制定合理高效的策略逻辑，促进生态的健康发展；\n4、参与算法团队的基建工作，提升资源利用率、增强效果稳定性、优化开发流程等，持续提高团队成员的工作效率。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；\n3、有扎实的机器学习/深度学习理论和丰富的实践经验，具备优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；\n4、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中的一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎等相关领域有经验者优先；\n5、在顶级会议发表论文，或ACM/机器学习等竞赛获奖，或有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等算法业务经验者优先。",
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"机器学习",
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；4、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中的一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎等相关领域有经验者优先；5、在顶级会议发表论文，或ACM/机器学习等竞赛获奖，或有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等算法业务经验者优先",
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"fulltext": "推荐大模型算法实习生-TikTok基础推荐\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：国际化短视频 machine learning团队，负责国际化短视频的基础推荐算法，直接为国际化短视频的核心用户体验负责。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、CV/NLP等多个学术领域的算法改进以及对多种场景的推荐架构的设计和对产品数据的复杂深入的分析。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以跟来自全球不同国家的团队合作, 感受不同文化的碰撞, 激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。\n\n1、负责国际化短视频业务的核心算法工作，包括但不限于：视频推荐、内容理解、因果推断、智能增长等，为用户提供全球领先的产品体验；\n2、结合机器学习技术和业务场景需求，运用包括强化学习、Graph Embedding、大模型、大规模计算等在内的前沿建模技能，解决业务痛点，提升线上效果；\n3、与产品及运营团队紧密合作，对用户的行为进行深入理解和分析，制定合理高效的策略逻辑，促进生态的健康发展；\n4、参与算法团队的基建工作，提升资源利用率、增强效果稳定性、优化开发流程等，持续提高团队成员的工作效率。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；\n3、有扎实的机器学习/深度学习理论和丰富的实践经验，具备优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；\n4、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中的一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎等相关领域有经验者优先；\n5、在顶级会议发表论文，或ACM/机器学习等竞赛获奖，或有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等算法业务经验者优先。\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：国际化短视频 machine learning团队，负责国际化短视频的基础推荐算法，直接为国际化短视频的核心用户体验负责。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、CV/NLP等多个学术领域的算法改进以及对多种场景的推荐架构的设计和对产品数据的复杂深入的分析。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以跟来自全球不同国家的团队合作, 感受不同文化的碰撞, 激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。\n\n1、负责国际化短视频业务的核心算法工作，包括但不限于：视频推荐、内容理解、因果推断、智能增长等，为用户提供全球领先的产品体验；\n2、结合机器学习技术和业务场景需求，运用包括强化学习、Graph Embedding、大模型、大规模计算等在内的前沿建模技能，解决业务痛点，提升线上效果；\n3、与产品及运营团队紧密合作，对用户的行为进行深入理解和分析，制定合理高效的策略逻辑，促进生态的健康发展；\n4、参与算法团队的基建工作，提升资源利用率、增强效果稳定性、优化开发流程等，持续提高团队成员的工作效率。\n1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；\n3、有扎实的机器学习/深度学习理论和丰富的实践经验，具备优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；\n4、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中的一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎等相关领域有经验者优先；\n5、在顶级会议发表论文，或ACM/机器学习等竞赛获奖，或有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等算法业务经验者优先。",
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