小红书AI音乐算法实习生
实习兼职多媒体算法地点：上海 | 北京状态：招聘
任职要求
1. 计算机/电子信息/自动控制/软件工程/数学等相关专业； 2. 在音乐生成/音乐信息检索/音乐信号处理等方向有相关经验； 3. 熟悉Tensorflow/Pytorch等工具，了解深度学习及大模型相关技术，具有模型训练与优化经验； 4. 良好的团队沟…
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工作职责
1. 在业务场景下围绕音乐理解及生成技术，支持小红书音乐推荐/音乐生产/版权监测等多项业务，结合实际需求进行技术落地和创新； 2. 参与音乐相关大模型研发，包括音乐理解/音乐生成/音乐预训练/音乐多模态等。
包括英文材料
信息检索+
https://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.html
Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
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工作职责 1. 负责音乐音频相关业务的数据处理、音频指纹流程优化工作； 2. 参与音乐相关大模型的研发，如音乐生成、音乐预训练、音乐多模态模型等； 3. 参与相关算法和系统的持续迭代和进化； 同时能够根据小红书发布业务场景，结合实际需求进行技术落地和创新；
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更新于 2025-12-10北京
