网易推荐算法实习生（网易云音乐）
任职要求
1、2026年及之后毕业的全日制在校生，计算机、信息、数学专业的硕博士同学优先； 2、对前沿的算法技术有很强的好奇心，愿意去探索新的算法技术 3、熟悉机器学习算法原理和实现，对深度学习/自然语言处理任一子方向有深入研究； 4、算法基础扎实，有较强的算法实现能力，可以快速将想法实现； 5、熟练掌握一种以上深度学习框架（Pad…
工作职责
我们是网易云音乐算法团队，专注于行业领先的搜推算法。我们通过技术赋能云音乐业务，提升用户体验，产生商业化价值。 在这里你可以： 1、接触到亿级别海量、真实的用户数据，使用深度学习、图模型、多资源多目标建模、LLM4Rec等算法，发挥算法技术的价值； 2、使用行业领先的大规模分布式机器学习平台，实现并不断优化推荐、搜索等算法； 3、探索落地各种创新的算法技术思想，转化为论文成果，或者支撑业务效率提升；
【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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