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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"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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"responsibilities": "孵化策略算法实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D0535\n发布时间:2026-09-07\n\n岗位职责\n1、推荐算法优化:参与音乐、短视频流、语音直播、视频模版的推荐模型研发,包括召回、粗排、精排及重排各阶段的策略优化(如scaling up、强化学习、多目标学习、长序列建模等);\n2、多模态大模型应用:探索 LLM/VLM 在视频推荐、标签自动打标、语义搜索落地;\n3、前沿技术跟踪: 跟踪Scaling Up、长序列建模、AIGC、多模态理解等领域的最新论文,并在实际业务场景中进行复现与改进。\n\n任职要求\n1、教育背景: 计算机、数学、电子信息或相关专业,2028年、2029年毕业优先;\n2、编程功底: 扎实的 Python/C++ 编程能力,熟练使用AI coding 工具,熟练使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架;\n3、算法基础:熟悉经典的推荐算法或深度学习基础,熟悉 Transformer 架构及推荐模型 scaling up建模方法;\n4、协作精神: 优秀的逻辑思维能力,对解决挑战性问题充满热情,具备良好的团队沟通能力。\n加分项(满足其一即可):\n1、有音视频多模态处理经验(如音频特征提取、视频特征表示);\n2、在顶会(CVPR, ICCV, RecSys, KDD, SIGIR 等)发表过论文或有高含金量竞赛获奖经历;\n3、本身是音乐发烧友或视频剪辑爱好者,对产品逻辑有独特见解。",
"requirements_text": "孵化策略算法实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D0535\n发布时间:2026-09-07\n\n岗位职责\n1、推荐算法优化:参与音乐、短视频流、语音直播、视频模版的推荐模型研发,包括召回、粗排、精排及重排各阶段的策略优化(如scaling up、强化学习、多目标学习、长序列建模等);\n2、多模态大模型应用:探索 LLM/VLM 在视频推荐、标签自动打标、语义搜索落地;\n3、前沿技术跟踪: 跟踪Scaling Up、长序列建模、AIGC、多模态理解等领域的最新论文,并在实际业务场景中进行复现与改进。\n\n任职要求\n1、教育背景: 计算机、数学、电子信息或相关专业,2028年、2029年毕业优先;\n2、编程功底: 扎实的 Python/C++ 编程能力,熟练使用AI coding 工具,熟练使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架;\n3、算法基础:熟悉经典的推荐算法或深度学习基础,熟悉 Transformer 架构及推荐模型 scaling up建模方法;\n4、协作精神: 优秀的逻辑思维能力,对解决挑战性问题充满热情,具备良好的团队沟通能力。\n加分项(满足其一即可):\n1、有音视频多模态处理经验(如音频特征提取、视频特征表示);\n2、在顶会(CVPR, ICCV, RecSys, KDD, SIGIR 等)发表过论文或有高含金量竞赛获奖经历;\n3、本身是音乐发烧友或视频剪辑爱好者,对产品逻辑有独特见解。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
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"推荐算法",
"沟通能力",
"逻辑思维",
"视频剪辑",
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"招聘",
"大语言模型"
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"fulltext": "孵化策略算法实习生\n孵化策略算法实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D0535\n发布时间:2026-09-07\n\n岗位职责\n1、推荐算法优化:参与音乐、短视频流、语音直播、视频模版的推荐模型研发,包括召回、粗排、精排及重排各阶段的策略优化(如scaling up、强化学习、多目标学习、长序列建模等);\n2、多模态大模型应用:探索 LLM/VLM 在视频推荐、标签自动打标、语义搜索落地;\n3、前沿技术跟踪: 跟踪Scaling Up、长序列建模、AIGC、多模态理解等领域的最新论文,并在实际业务场景中进行复现与改进。\n\n任职要求\n1、教育背景: 计算机、数学、电子信息或相关专业,2028年、2029年毕业优先;\n2、编程功底: 扎实的 Python/C++ 编程能力,熟练使用AI coding 工具,熟练使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架;\n3、算法基础:熟悉经典的推荐算法或深度学习基础,熟悉 Transformer 架构及推荐模型 scaling up建模方法;\n4、协作精神: 优秀的逻辑思维能力,对解决挑战性问题充满热情,具备良好的团队沟通能力。\n加分项(满足其一即可):\n1、有音视频多模态处理经验(如音频特征提取、视频特征表示);\n2、在顶会(CVPR, ICCV, RecSys, KDD, SIGIR 等)发表过论文或有高含金量竞赛获奖经历;\n3、本身是音乐发烧友或视频剪辑爱好者,对产品逻辑有独特见解。\n孵化策略算法实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D0535\n发布时间:2026-09-07\n\n岗位职责\n1、推荐算法优化:参与音乐、短视频流、语音直播、视频模版的推荐模型研发,包括召回、粗排、精排及重排各阶段的策略优化(如scaling up、强化学习、多目标学习、长序列建模等);\n2、多模态大模型应用:探索 LLM/VLM 在视频推荐、标签自动打标、语义搜索落地;\n3、前沿技术跟踪: 跟踪Scaling Up、长序列建模、AIGC、多模态理解等领域的最新论文,并在实际业务场景中进行复现与改进。\n\n任职要求\n1、教育背景: 计算机、数学、电子信息或相关专业,2028年、2029年毕业优先;\n2、编程功底: 扎实的 Python/C++ 编程能力,熟练使用AI coding 工具,熟练使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架;\n3、算法基础:熟悉经典的推荐算法或深度学习基础,熟悉 Transformer 架构及推荐模型 scaling up建模方法;\n4、协作精神: 优秀的逻辑思维能力,对解决挑战性问题充满热情,具备良好的团队沟通能力。\n加分项(满足其一即可):\n1、有音视频多模态处理经验(如音频特征提取、视频特征表示);\n2、在顶会(CVPR, ICCV, RecSys, KDD, SIGIR 等)发表过论文或有高含金量竞赛获奖经历;\n3、本身是音乐发烧友或视频剪辑爱好者,对产品逻辑有独特见解。\n孵化策略算法实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D0535\n发布时间:2026-09-07\n\n岗位职责\n1、推荐算法优化:参与音乐、短视频流、语音直播、视频模版的推荐模型研发,包括召回、粗排、精排及重排各阶段的策略优化(如scaling up、强化学习、多目标学习、长序列建模等);\n2、多模态大模型应用:探索 LLM/VLM 在视频推荐、标签自动打标、语义搜索落地;\n3、前沿技术跟踪: 跟踪Scaling Up、长序列建模、AIGC、多模态理解等领域的最新论文,并在实际业务场景中进行复现与改进。\n\n任职要求\n1、教育背景: 计算机、数学、电子信息或相关专业,2028年、2029年毕业优先;\n2、编程功底: 扎实的 Python/C++ 编程能力,熟练使用AI coding 工具,熟练使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架;\n3、算法基础:熟悉经典的推荐算法或深度学习基础,熟悉 Transformer 架构及推荐模型 scaling up建模方法;\n4、协作精神: 优秀的逻辑思维能力,对解决挑战性问题充满热情,具备良好的团队沟通能力。\n加分项(满足其一即可):\n1、有音视频多模态处理经验(如音频特征提取、视频特征表示);\n2、在顶会(CVPR, ICCV, RecSys, KDD, SIGIR 等)发表过论文或有高含金量竞赛获奖经历;\n3、本身是音乐发烧友或视频剪辑爱好者,对产品逻辑有独特见解。",
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