字节跳动大模型算法实习生（推荐大模型）-抖音推荐技术

1、参与携程国际化业务用户增长相关的算法研究和策略研发； 2、和产品、运营和工程等团队深度合作，洞察算法策略的机会点并落地实施，提升新用户承接、老用户提频和流失用户召回等场景的业务效果； 3、针对携程国际化业务，探索和迭代个性化推荐技术，在EDM营销和App个性化推送等场景落地应用； 4、基于海量用户行为和商品数据，使用数据挖掘等技术，建立并持续迭代用户画像和商品理解等技术系统； 5、利用多模态理解和AIGC能力，实现营销素材的自动化生成，提升总部和各个国家/地区当地运营团队的工作效率。

1. 召回与排序：超大规模的商品、视频、直播、图文推荐业务下的召回、排序、重混排模型，及跨域多模态推荐技术； 2. 机制策略：通过深度强化学习技术优化推荐策略，设计智能流量机制，助力用户规划增长、商家及内容创作者成长；

1.负责微信视频号直播的推荐技术优化，提升用户在推荐场景的效果和体验； 2.结合场景特点，能够将业务问题转化为模型优化的方向。

1.负责微信小店业务的推荐技术研发，包括但不限于召回、精排、重排，新用户冷启等； 2.结合微信小店的业务特点，对推荐全链路上的模型进行效果优化以及推荐策略迭代，提升用户体验以及业务指标。