小红书推荐算法实习生-社区技术

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；

1、拥抱大模型技术，深度改进多模态内容理解技术，应用到小红书各业务线（推荐、增长、交易、搜索、发布等业务场景）来解决实际业务问题； 2、进行大模型前沿技术探索和研发，发表国际顶级论文 3、参与多模态大模型相关的业务落地，包括但不限于笔记图文内容结构化、文本&多模态内容理解、视频结构化、作者画像、主题发现、信息抽取、智能摘要、意图理解等；

工作职责 1、参与推荐、搜索、广告等业务的策略优化工作； 2、实现大规模机器学习、数据挖掘的核心算法，并将其应用在相应的产品线上； 3、研究哔哩哔哩产品及用户行为数据，设计对应的优化策略； 4、参与前瞻性技术的研究，研究并应用前沿技术 。

ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data抖音推荐技术团队，负责抖音使用时长占比最高的推荐页的基础推荐算法，底层模型同时支持抖音其他重要业务场景。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、推荐大模型的应用、多模态大模型的落地探索等，对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。 1、负责抖音APP产品的算法工作，共同搭建业界领先的推荐系统、内容理解系统，为用户提供一流的产品体验； 2、深入理解业务和机器学习技术，优化模型&策略，持续提升推荐效果； 3、深入理解用户行为，结合数据挖掘等技术，优化用户创作和浏览等体验； 4、在抖音各个业务场景应用内容算法，改进内容社区的运行效率，支持下游的算法和产品需求； 5、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进抖音生态的长期繁荣发展。