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        "degree": "2027届硕士及以上学位在读",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "ByteIntern：面向2027届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：短视频平台算法团队，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、参与国际化直播业务的推荐算法工作，构建业界超大规模推荐系统，区别于短视频，对实时性、模型泛化和冷启动等系统能力要求更高；\n2、通过深度学习、表征学习、多任务学习、因果推断、序列建模等技术，优化国际化直播推荐的核心算法与策略（召回、粗排、精排、混排、多样性等），让每个用户都可以便捷的找到感兴趣的主播，享受直播乐趣；\n3、深入理解用户、主播、平台等生态角色，持续迭代技术，驱动用户体验、主播成长、平台营收等方向健康增长，创造良性循环的国际化直播生态环境；\n4、和产品、运营团队紧密合作，充分结合业务特性，做好技术创新，助力实现业务的长短期发展目标。",
        "requirements_text": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、数学、物理等相关专业；\n2、有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，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，熟悉至少一种主流深度学习编程框架；\n4、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；善于沟通，工作积极主动，责任心强，具备良好的团队协作能力；\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、搜索引擎等核心算法业务经验者优先；\n6、实习时间4个月及以上，每周至少4天。",
        "skills": [AI生成
            "机器学习",
            "深度学习",
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        "preferred_qualifications": "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、搜索引擎等核心算法业务经验者优先",
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    "fulltext": "推荐算法实习生-TikTok算法\n职位描述\nByteIntern：面向2027届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：短视频平台算法团队，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、参与国际化直播业务的推荐算法工作，构建业界超大规模推荐系统，区别于短视频，对实时性、模型泛化和冷启动等系统能力要求更高；\n2、通过深度学习、表征学习、多任务学习、因果推断、序列建模等技术，优化国际化直播推荐的核心算法与策略（召回、粗排、精排、混排、多样性等），让每个用户都可以便捷的找到感兴趣的主播，享受直播乐趣；\n3、深入理解用户、主播、平台等生态角色，持续迭代技术，驱动用户体验、主播成长、平台营收等方向健康增长，创造良性循环的国际化直播生态环境；\n4、和产品、运营团队紧密合作，充分结合业务特性，做好技术创新，助力实现业务的长短期发展目标。\n\n职位要求\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、数学、物理等相关专业；\n2、有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，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，熟悉至少一种主流深度学习编程框架；\n4、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；善于沟通，工作积极主动，责任心强，具备良好的团队协作能力；\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、搜索引擎等核心算法业务经验者优先；\n6、实习时间4个月及以上，每周至少4天。\nByteIntern：面向2027届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：短视频平台算法团队，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、参与国际化直播业务的推荐算法工作，构建业界超大规模推荐系统，区别于短视频，对实时性、模型泛化和冷启动等系统能力要求更高；\n2、通过深度学习、表征学习、多任务学习、因果推断、序列建模等技术，优化国际化直播推荐的核心算法与策略（召回、粗排、精排、混排、多样性等），让每个用户都可以便捷的找到感兴趣的主播，享受直播乐趣；\n3、深入理解用户、主播、平台等生态角色，持续迭代技术，驱动用户体验、主播成长、平台营收等方向健康增长，创造良性循环的国际化直播生态环境；\n4、和产品、运营团队紧密合作，充分结合业务特性，做好技术创新，助力实现业务的长短期发展目标。\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、数学、物理等相关专业；\n2、有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，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，熟悉至少一种主流深度学习编程框架；\n4、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；善于沟通，工作积极主动，责任心强，具备良好的团队协作能力；\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、搜索引擎等核心算法业务经验者优先；\n6、实习时间4个月及以上，每周至少4天。",
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