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": {
"job_title": "推荐大模型算法实习生-番茄",
"job_level": "实习",AI生成
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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：Data-番茄团队，负责字节跳动下番茄小说、红果短剧、番茄畅听等产品的推荐算法和AI相关工作。我们的工作包括优化业界前沿的大规模推荐系统，探索LLM与推荐的结合，并落地生成式推荐范式，从小说、短剧、音频、音乐等内容方向建设完整的内容生态和AI能力，保持业务规模保持超高速增长。\n\n1、提升强算力下推荐模型的泛化、推理能力与算力利用率，完成推荐系统范式的转变；\n2、包括设计并探索Scale上限更高，ROI更好的结构；紧跟行业前端科研，推动优化推荐大模型的训练与推理算力利用率；\n3、LLM4Rec，包括研究如何让LLM输出与下游推荐模型更好的对齐以及探索将LLM的推理能力融入到排序模型；\n4、生成式推荐，探索番茄小说各体裁的最佳Tokenize方案，研究推荐场景下Reward Model如何更好地协同Encoder-Decoder生成架构，完成生成式模型对传统推荐模型的替换落地。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，人工智能、计算机、数学相关专业者优先；\n2、对推荐大模型技术有浓厚兴趣，紧跟行业前沿发展；\n3、具有扎实的机器学习基础和编码能力，熟练掌握主要的算法和数据结构；\n4、在搜索广告推荐大模型领域，有实习或者实践过关键项目的优先；\n5、在国际顶级会议发表论文者优先，包括但不限于KDD、SIGIR、RecSys、ACL、NeurIPS等；有推荐大模型相关论文者优先；\n6、具备良好的沟通协作能力，能够与团队共同探索新技术，推动新技术在业务落地。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"数据结构",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历在读，人工智能、计算机、数学相关专业者优先；4、在搜索广告推荐大模型领域，有实习或者实践过关键项目的优先；5、在国际顶级会议发表论文者优先，包括但不限于KDD、SIGIR、RecSys、ACL、NeurIPS等；有推荐大模型相关论文者优先",
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"fulltext": "推荐大模型算法实习生-番茄\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：Data-番茄团队，负责字节跳动下番茄小说、红果短剧、番茄畅听等产品的推荐算法和AI相关工作。我们的工作包括优化业界前沿的大规模推荐系统，探索LLM与推荐的结合，并落地生成式推荐范式，从小说、短剧、音频、音乐等内容方向建设完整的内容生态和AI能力，保持业务规模保持超高速增长。\n\n1、提升强算力下推荐模型的泛化、推理能力与算力利用率，完成推荐系统范式的转变；\n2、包括设计并探索Scale上限更高，ROI更好的结构；紧跟行业前端科研，推动优化推荐大模型的训练与推理算力利用率；\n3、LLM4Rec，包括研究如何让LLM输出与下游推荐模型更好的对齐以及探索将LLM的推理能力融入到排序模型；\n4、生成式推荐，探索番茄小说各体裁的最佳Tokenize方案，研究推荐场景下Reward Model如何更好地协同Encoder-Decoder生成架构，完成生成式模型对传统推荐模型的替换落地。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，人工智能、计算机、数学相关专业者优先；\n2、对推荐大模型技术有浓厚兴趣，紧跟行业前沿发展；\n3、具有扎实的机器学习基础和编码能力，熟练掌握主要的算法和数据结构；\n4、在搜索广告推荐大模型领域，有实习或者实践过关键项目的优先；\n5、在国际顶级会议发表论文者优先，包括但不限于KDD、SIGIR、RecSys、ACL、NeurIPS等；有推荐大模型相关论文者优先；\n6、具备良好的沟通协作能力，能够与团队共同探索新技术，推动新技术在业务落地。\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：Data-番茄团队，负责字节跳动下番茄小说、红果短剧、番茄畅听等产品的推荐算法和AI相关工作。我们的工作包括优化业界前沿的大规模推荐系统，探索LLM与推荐的结合，并落地生成式推荐范式，从小说、短剧、音频、音乐等内容方向建设完整的内容生态和AI能力，保持业务规模保持超高速增长。\n\n1、提升强算力下推荐模型的泛化、推理能力与算力利用率，完成推荐系统范式的转变；\n2、包括设计并探索Scale上限更高，ROI更好的结构；紧跟行业前端科研，推动优化推荐大模型的训练与推理算力利用率；\n3、LLM4Rec，包括研究如何让LLM输出与下游推荐模型更好的对齐以及探索将LLM的推理能力融入到排序模型；\n4、生成式推荐，探索番茄小说各体裁的最佳Tokenize方案，研究推荐场景下Reward Model如何更好地协同Encoder-Decoder生成架构，完成生成式模型对传统推荐模型的替换落地。\n1、本科及以上学历在读，人工智能、计算机、数学相关专业者优先；\n2、对推荐大模型技术有浓厚兴趣，紧跟行业前沿发展；\n3、具有扎实的机器学习基础和编码能力，熟练掌握主要的算法和数据结构；\n4、在搜索广告推荐大模型领域，有实习或者实践过关键项目的优先；\n5、在国际顶级会议发表论文者优先，包括但不限于KDD、SIGIR、RecSys、ACL、NeurIPS等；有推荐大模型相关论文者优先；\n6、具备良好的沟通协作能力，能够与团队共同探索新技术，推动新技术在业务落地。",
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