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": "推荐算法大模型实习生-电商业务",
"job_level": "实习",AI生成
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"job_category": "算法"AI生成
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
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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-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。\n\n1、负责电商推荐及电商广告场景推荐大模型的算法优化，引入生成式AI技术，优化算法建模方法、模型结构、特征和样本等，提升电商分发效率；\n2、验证推荐大模型的Scaling Law，应对大模型训练中的一切新挑战；\n3、挖掘有效的用户行为，不限于Sideinfo、Action_Type等，同时研究行为聚合算法；\n4、算法和工程高度融合、协同设计，极致优化推荐大模型的训练及推理效率。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先；\n2、具有扎实的机器学习基础和编码能力，在机器学习、NLP、CV等有较深入的研究经验，熟练掌握主要的算法和数据结构；\n3、在搜索、广告、推荐和大模型领域，有参与或者主导过关键项目的优先；\n4、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；\n5、具备较好的问题分析和解决能力，对技术有热情，热衷于推动和解决各种挑战。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"自然语言处理",
"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，计算机等相关专业优先；3、在搜索、广告、推荐和大模型领域，有参与或者主导过关键项目的优先；4、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",
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"fulltext": "推荐算法大模型实习生-电商业务\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-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。\n\n1、负责电商推荐及电商广告场景推荐大模型的算法优化，引入生成式AI技术，优化算法建模方法、模型结构、特征和样本等，提升电商分发效率；\n2、验证推荐大模型的Scaling Law，应对大模型训练中的一切新挑战；\n3、挖掘有效的用户行为，不限于Sideinfo、Action_Type等，同时研究行为聚合算法；\n4、算法和工程高度融合、协同设计，极致优化推荐大模型的训练及推理效率。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先；\n2、具有扎实的机器学习基础和编码能力，在机器学习、NLP、CV等有较深入的研究经验，熟练掌握主要的算法和数据结构；\n3、在搜索、广告、推荐和大模型领域，有参与或者主导过关键项目的优先；\n4、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；\n5、具备较好的问题分析和解决能力，对技术有热情，热衷于推动和解决各种挑战。\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-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。\n\n1、负责电商推荐及电商广告场景推荐大模型的算法优化，引入生成式AI技术，优化算法建模方法、模型结构、特征和样本等，提升电商分发效率；\n2、验证推荐大模型的Scaling Law，应对大模型训练中的一切新挑战；\n3、挖掘有效的用户行为，不限于Sideinfo、Action_Type等，同时研究行为聚合算法；\n4、算法和工程高度融合、协同设计，极致优化推荐大模型的训练及推理效率。\n1、本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先；\n2、具有扎实的机器学习基础和编码能力，在机器学习、NLP、CV等有较深入的研究经验，熟练掌握主要的算法和数据结构；\n3、在搜索、广告、推荐和大模型领域，有参与或者主导过关键项目的优先；\n4、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；\n5、具备较好的问题分析和解决能力，对技术有热情，热衷于推动和解决各种挑战。",
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