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百度搜索算法实习生(J91990)

实习兼职MEG地点:北京状态:招聘

任职要求


- 计算机/人工智能相关专业,有丰富的搜索/广告/推荐算法经验者优先
- 深度熟悉多模态理解相关算法者优先,具有跨模态检索或大模型重排序项目经验者加分
- 有扎实的大模型基础,具备大模型post-training、sft、rl等相关经验者优先
- 发表过计算机领域顶会论文、知名竞赛获奖等经历者优先
- 具有较好的团队合作沟通能力、问题分析能力,有较强的责任心和自驱力

工作职责


负责百度整页、视频、图片等搜索业务,运用前沿技术重塑搜索信息交互方式,提升整页、视频、图片等用户体验,实习内容包括但不限于:
- 迭代亿级资源库的召回排序机制,构建多目标融合建模体系,提升整体搜索体验
- 负责NLP方向相关技术研发,包括不限于用户意图理解、语义对齐、搜索结果rerank等
- 主导超大规模搜索CTR预估模型优化,重点攻关面向搜索场景的多模态用户行为序列建模算法
- 优化多模态内容理解与跨模态语义匹配算法,探索基于VLM的重排序框架,融合多模态内容信息进行端到端用户感知优化
包括英文材料
算法+
大模型+
SFT+
相关职位

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实习D3967

1. 通过语言模型、相关性建模、序列到序列生成、大模型SFT等手段,优化搜索词补全、搜索词推荐等业务场景,带来快手用户搜索次数和搜索体验的增长; 2. 基于LLM、多模态生成模型等前沿技术,结合用户行为和视频内容理解,探索为视频看后搜等场景生成优质搜索词; 3. 在快手海量视频及用户数据下,通过用户/视频表征学习、序列建模等技术创新,挖掘对排序有用的特征信息,提升点击与消费时长预估,持续优化大规模推荐系统的召回、排序算法。

更新于 2025-05-08
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实习技术类

职位描述 1、利用大规模机器学习算法对内容搜索场景实时兴趣进行建模,提升点击转化效率; 2、负责优化得物商品内容化场景用户内容关系挖掘,优化内容的召回排序逻辑; 3、对用户、商家的行为做深入的理解和分析,制定针对的算法策略赋能供需两端。

更新于 2024-04-16
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实习内容理解

1、短文本理解方向。对海量Query进行自动化的改写、实体抽取等,使得搜索结果更精准; 2、长文本理解方向。对复杂的长文本笔记进行多模态理解、标签建设,为下游提供高质量特征; 3、跟踪业界最新研究成果,并应用到实际产品中;

更新于 2025-09-10
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实习核心本地商业-业

1. 参与美团搜索引导、查询理解、召回、排序、重排等算法方向开发及优化; 2. 使用自然语言处理、深度学习、大模型等技术构建模型,并应用至线上服务; 3. 通过技术支撑业务发展,共同实现经营目标; 4. 与其他技术团队紧密配合,制定有效策略,完成搜索规模增长、交易效率提升、用户体验改善等目标;

更新于 2025-06-05