滴滴策略部-算法实习生
任职要求
1. 计算机/应用统计/数学/人工智能/自动化等相关专业，硕士及以上学历。 2. 编程基础扎实，熟练掌握Python、Pytorch、SQL/Hive，具备良好的代码实现能力。 3. 深入理解经典机器学习、深度学习算法、运筹优化，熟悉多任务模型、序列模型相关理论，有因果…
工作职责
1. 基于滴滴交通出行业务的海量数据，参与构建和优化打车智能化运营策略体系，重点负责智能定价、智能补贴策略 2. 承担网约车业务核心指标，运用机器学习与深度学习技术，重点探索uplift建模、多任务模型、序列模型等方向的落地应用，提升超大规模动态双边市场的交易效率。 3. 负责用户增长场景下算法策略的全链路工作，包括前置分析、方案设计、特征工程、模型开发、上线部署及效果评估，推动策略持续优化。 4. 紧跟业界前沿，协助进行Transformer等先进模型在网约车场景下的论文调研、复现及创新优化，推动技术方案在业务中的验证与迭代。 5. 参与因果推断、在线决策、运筹优化等方向的技术创新与落地。
1基于滴滴交通出行业务，构建完整的打车智能化运营策略解决方案，包括但不限于增长策略、定价策略、供需预测、资源分配策略等各类丰富场景； 2.利用因果推断、运筹规划、机器学习等技术，提升供需预测、补贴定价等运营核心算法效果 3.综合利用广告投放、推荐、裂变增长、用户画像等算法技术，实现业务线用户的高效增长，优化流量运营效率
-负责搜索排序、搜索推荐、视觉搜索等策略方向的研发工作 -理解与满足用户搜索需求，并予以算法改进和系统实现 -对互联网大量资源的挖掘、识别及分类 -其他相关工作
【职位描述】 我们是小红书安全风控平台部/算法策略组/内容安全组，目前专注于多模态大模型在多模态理解和内容安全场景的技术落地和产品预研，目前在相关数据&技术方向有一定的积累，并将长期持续投入。我们希望寻求优秀在读硕士生/博士生共同突破大模型在安全审核行业落地的技术挑战，作为实习生，你将有机会与产品、工程紧密合作，将研究算法应用到实际问题中，并解决有难度有价值的问题，促进领域前沿技术的发展。欢迎投递简历。该岗位的核心研究方向包括但不限于： 1. 基础多模态表征：主要研究小红书多模态数据（笔记）下的基础多模态表征工作，包括层次化表征、特征融合、自监督探索等，作为基础模型，支持多样化检索场景。 2. 通用多模态大模型：通用多模态大模型在安全领域理解相关研究，包括高效微调、多模态理解等。建立安全多模态基础模型。
-推荐策略部坐标百度双引擎（搜索+信息流）核心业务，以Feed推荐体验的最终呈现，提供推荐能力平台化服务。 -研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,并用于实际问题的解决和优化 -大规模机器学习算法研究及并行化实现,为各种大规模机器学习应用研发核心技术 -通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新推动产品成长