小红书推荐算法实习生-社区技术
任职要求
任职资格：
1、计算机、数学、统计学、模式识别相关专业，硕士及以上学历；
2、有推荐、搜索、广告相关经验，有用户画像、内容理解、分发策略、模…工作职责
工作职责： 1、协助负责推荐技术落地，完成个性化推荐模型、分发策略、用户理解、内容理解等方向突破； 2、负责社区业务推进，将业务问题进行技术抽象，系统性优化海量用户体验； 3、协助研发新的推荐策略和算法，并不断优化效果和性能；
我们是网易云音乐算法团队，专注于行业领先的搜索或者推荐算法，我们致力于通过技术赋能云音乐各项业务，通过社区广场推荐，提升用户体验，产生商业化价值。 在这里你可以： 1、参与云音乐各场景相关的AIGC算法应用，使用NLP、多模态、LLM等技术，优化包括多模态内容理解、大模型交互式对话、大模型AI创作生成等业务应用的效果提升； 2、参与云音乐创新业务相关的算法优化，使用业界领先的深度学习、强化学习、图模型等，优化推荐、直播、声音、社交等业务的算法； 3、参与前沿的基础算法模型建设，包括继续预训练、视频生成微调，音乐生成训练等垂类基座模型的构建和应； 4、接触到亿级别海量、真实的用户数据，使用深度学习、强化学习、图模型等算法，发挥推荐的价值； 5、使用行业领先的大规模分布式机器学习平台，例如tensorflow等开源的工具，实现并不断优化推荐、搜索等算法。
团队介绍：小红书交易算法团队立足于整个交易分发场景，探索机器学习、深度学习、强化学习、人工智能和NLP前沿的技术发展，探索社区交易的价值。算法场景分为搜索与推荐； 岗位职责： 1、触发策略：用户数据理解、深度匹配，传统匹配、用户意图识别、query纠错/改写、相关性建模等； 2、质量预估：点击率、转化率、客单价、交易额预估等； 3、机制设计：排序机制、流量预估、多样性机制等； 4、创意优化：商品图片、标题、优惠信息等展示创意优化；
1、深度参与小红书社区搜索/推荐业务，满足产品、算法对于核心引擎或者基础平台的功能需求 2、抽象通用的业务开发框架与组件，提升业务支持效率，将现有技术逐步平台化和产品化 3、参与搜索引擎、推荐引擎、模型预测、向量检索等基础系统、平台的设计、研发及调优工作，提升效率降低成本 4. 对搜推&cvnlp类模型推理服务进行性能优化，并支持业务的大模型相关探索
1、深度参与小红书社区搜索/推荐业务，满足产品、算法对于核心引擎或者基础平台的功能需求 2、抽象通用的业务开发框架与组件，提升业务支持效率，将现有技术逐步平台化和产品化 3、参与搜索引擎、推荐引擎、模型预测、向量检索等基础系统、平台的设计、研发及调优工作，提升效率降低成本 4. 对搜推&cvnlp类模型推理服务进行性能优化，并支持业务的大模型相关探索