字节跳动推荐算法实习生-TikTok直播
任职要求
1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、代码基础扎实，有扎实的数据结构和算法功底，熟悉Linux开发环境，日常工作语言Python和C…
工作职责
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok直播研发团队，旨在实现TikTok直播业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。 加入我们，你能接触到包括：社交互动、营收活动、主播生态、消费订阅、游戏直播、公会&运营平台等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展； 也能接触到包括服务架构、大模型算法、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。 在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。 目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 1、利用机器学习技术，改进短视频的推荐系统，优化数亿用户的使用体验； 2、分析基础数据，挖掘用户兴趣、内容价值，增强推荐系统的预测能力。
【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。
加入我们，您将参与构建支撑贝壳业务商业化的核心平台系统。商业化聚焦商城交易标准化中台能力、混合支付能力、贝壳币账户管理体系相关平台能力建设，并支撑新房、二手、租赁等业务流量商业化线上化能力建设。您将有机会深度参与: 1、参与商城交易标准化中台能力建设，如:商品库、订单、支付及B端管理系统； 2、参与贝壳币系统能力建设，如：账户管理、预算管理等； 3、参与业务流量商业化线上化能力及B端管理系统建设，如：新房CPT、二手潜客包CPL、会员等流量产品能力建设。