主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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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：TikTok推荐算法团队，负责国际化短视频产品的基础推荐算法，加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。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、多模态大模型的落地探索，推荐大模型的应用研究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、探索下一代大模型推荐范式的技术突破，负责攻坚LLM4Rec与Agentic Rec技术架构，推动其在直播推荐场景的规模化落地，驱动业务指标的跨越式增长；\n2、打造具备强语义理解、信息无损与全模态能力的表征大模型，探索前沿的语义ID化技术并形成突破，实现在直播复杂、实时变化场景下的内容精准表征；\n3、推进大模型在推荐以及安全治理等场景的深度应用，探索业务后训练、强化学习、Agent系统等技术方案来重塑各个业务链路，驱动治理效率以及业务指标的突破；\n4、主导直播场景下基座大模型的技术建设，包括高质量数据管道建设、预训练(CPT）、强化学习以及全模态等方向的探索，打造支持推荐与治理的统一基座；\n5、持续跟踪并探索前沿技术，紧贴直播业务场景定义研究方向，沉淀并推动团队技术迭代。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；\n2、掌握多模态理解相关的技术与应用经验，熟悉主流大模型的结构与训练框架，持续跟踪相关领域的最新进展；\n3、有业务激情，责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力；有想象力和独立思考能力，具备出色的实验分析与问题解决能力，能够提出想法并能付诸实践验证；\n4、在多模态或者大模型方向，主导过项目或者发表过高水平论文者（NeurIPS、CVPR、ICCV、ICML等）优先；具备内容理解在推荐搜索或者安全治理场景端到端的落地经验者优先。",
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"fulltext": "多模态算法实习生-TikTok算法\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：TikTok推荐算法团队，负责国际化短视频产品的基础推荐算法，加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。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、多模态大模型的落地探索，推荐大模型的应用研究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、探索下一代大模型推荐范式的技术突破，负责攻坚LLM4Rec与Agentic Rec技术架构，推动其在直播推荐场景的规模化落地，驱动业务指标的跨越式增长；\n2、打造具备强语义理解、信息无损与全模态能力的表征大模型，探索前沿的语义ID化技术并形成突破，实现在直播复杂、实时变化场景下的内容精准表征；\n3、推进大模型在推荐以及安全治理等场景的深度应用，探索业务后训练、强化学习、Agent系统等技术方案来重塑各个业务链路，驱动治理效率以及业务指标的突破；\n4、主导直播场景下基座大模型的技术建设，包括高质量数据管道建设、预训练(CPT）、强化学习以及全模态等方向的探索，打造支持推荐与治理的统一基座；\n5、持续跟踪并探索前沿技术，紧贴直播业务场景定义研究方向，沉淀并推动团队技术迭代。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；\n2、掌握多模态理解相关的技术与应用经验，熟悉主流大模型的结构与训练框架，持续跟踪相关领域的最新进展；\n3、有业务激情，责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力；有想象力和独立思考能力，具备出色的实验分析与问题解决能力，能够提出想法并能付诸实践验证；\n4、在多模态或者大模型方向，主导过项目或者发表过高水平论文者（NeurIPS、CVPR、ICCV、ICML等）优先；具备内容理解在推荐搜索或者安全治理场景端到端的落地经验者优先。\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：TikTok推荐算法团队，负责国际化短视频产品的基础推荐算法，加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。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、多模态大模型的落地探索，推荐大模型的应用研究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、探索下一代大模型推荐范式的技术突破，负责攻坚LLM4Rec与Agentic Rec技术架构，推动其在直播推荐场景的规模化落地，驱动业务指标的跨越式增长；\n2、打造具备强语义理解、信息无损与全模态能力的表征大模型，探索前沿的语义ID化技术并形成突破，实现在直播复杂、实时变化场景下的内容精准表征；\n3、推进大模型在推荐以及安全治理等场景的深度应用，探索业务后训练、强化学习、Agent系统等技术方案来重塑各个业务链路，驱动治理效率以及业务指标的突破；\n4、主导直播场景下基座大模型的技术建设，包括高质量数据管道建设、预训练(CPT）、强化学习以及全模态等方向的探索，打造支持推荐与治理的统一基座；\n5、持续跟踪并探索前沿技术，紧贴直播业务场景定义研究方向，沉淀并推动团队技术迭代。\n1、本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；\n2、掌握多模态理解相关的技术与应用经验，熟悉主流大模型的结构与训练框架，持续跟踪相关领域的最新进展；\n3、有业务激情，责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力；有想象力和独立思考能力，具备出色的实验分析与问题解决能力，能够提出想法并能付诸实践验证；\n4、在多模态或者大模型方向，主导过项目或者发表过高水平论文者（NeurIPS、CVPR、ICCV、ICML等）优先；具备内容理解在推荐搜索或者安全治理场景端到端的落地经验者优先。",
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