哔哩哔哩推荐算法实习生（1组）
任职要求
1、本科及以上学历，全日制统招在校生，2027届及以后毕业，计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业优先； 2、大语言模型或 Agent 开发经验者优先，包括但不限于 Prompt Engineering、RAG、多 Agent 工作流、工具调用、自动化评测、LLM …
工作职责
1、参与 B 站推荐算法与内容理解优化工作，解决B站UP主和内容生态中的各项问题，构建更好的内容生态系统。 2、参与基于大语言模型和 Agent 的内容分析能力建设，将非结构化社区信息转化为可用于推荐系统的信号。 3、通过挖掘海量用户行为数据，分析内容分发中的痛点问题，并推动算法策略优化。 4、探索 LLM/Agent 信号在推荐系统各环节的应用方式。 5、参与构建智能分析工具与自动化工作流，提升研发效率。
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
岗位职责: 1、负责 AI Agent 系统的设计、开发和优化、开发和完善基于大语言模型 (LLM) 的智能体系统，提升 Agent 的自主决策和任务执行能力; 2、负责生成式大模型指令意图理解相关工作，整体提升大模型的多轮对话指令理解能力和性能; 3、设计并实现 Agent 的工具使用接口，实现与各类外部系统和 API 的集成编排; 4、负责大模型在检索、推荐方面的系统设计实现和优化，探索Agent、RAG、领域模型调优等相关技术在业务场景落地; 5、具备模型知识、幻觉机制探究，提升模型知识水平、降低模型幻觉率; 6、能够基于开源模型，设计和开发算法，对模型进行微调，优化其参数和结构，以提高模型的泛化能力和准确性; 7、深入调研AI领域相关的前沿技术，跟踪业内大模型领域的最新进展，并寻求将最新技术应用到产品的可能性。
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