字节跳动大模型算法实习生（推荐大模型）-抖音推荐技术
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3、对推荐算法和机器学习有热情、乐于学习、思考和创新； 4、优秀的…
工作职责
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026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，负责抖音集团旗下各APP（抖音、抖音极速版、火山、西瓜、汽水、豆包等）核心场景的推荐和大模型算法工作，业务既涉及到抖音主Feeds下比较成熟的短视频、图文场景，也包含豆包等增长迅速且LLM和Recsys技术深度结合的业务场景。团队的目标是利用抖音的海量用户数据，结合前沿的机器学习技术来不断优化抖音用户体验和内容生态；也致力于探索工业界领先的推荐系统架构和算法，成为在推荐技术能力和业务应用上最一流的团队。 1、研究短视频和图文体裁下基于内容理解和用户行为的表征学习； 2、在工业界最大的数据规模模型上，发挥最大的想象力极致探索的参数和算力提升； 3、研究在百万级超长用户行为序列下的建模方案； 4、探索生成式的推荐大模型技术的落地。
-负责百度Feed推荐系统核心模块的技术研发工作，大规模机器学习算法在亿级别用户产品中的应用 -负责推荐技术的的持续优化，基于超大规模深度神经网络模型和机器学习系统，探索业界前沿推荐技术 -深入理解推荐生态，通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求，通过技术创新推动生态健康发展 -在个性化推荐场景下，洞察用户需求，将机器学习技术与业务相结合，创造用户与商业价值
-负责百度Feed推荐系统核心模块的技术研发工作，大规模机器学习算法在亿级别用户产品中的应用 -负责推荐技术的的持续优化，基于超大规模深度神经网络模型和机器学习系统，探索业界前沿推荐技术 -深入理解推荐生态，通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求，通过技术创新推动生态健康发展 -在个性化推荐场景下，洞察用户需求，将机器学习技术与业务相结合，创造用户与商业价值
【团队介绍】 得物社区推荐算法团队负责得物app中得物推荐页的内容推荐业务，直接优化得物社区流量的推荐算法策略和模型效果。我们的工作内容包含推荐漏斗的大规模推荐算法优化，包括但不限于召回、粗排、精排、重排算法和模型优化以及多模态、生成式推荐技术优化。 团队由来自不同背景的优秀同学组成，具备深厚理论基础和丰富行业实践经验。 (包括来自国内外知名大厂的前员工、推荐/广告/搜索算法领域的的专家等)，也有许多年轻高潜、成长迅速的superstar(清北复交等top学校的候选人)。团队技术氛围良好，既有充分的自由度进行前沿技术探索，又有大规模的业务场景进行落地验证，团队近年已有一些成果发表在SIGIR、AAAI、ACM MM、CIKM等顶会上。 团队整体核心业务稳定，创新场景丰富，成长空间巨大，亟待更多优秀的同学加入做更多有挑战的事！ 职位描述 1. 负责信息流推荐的业务推荐算法工作，深入理解社区推荐业务形态。和产品运营一起制定业务目标和推荐策略，推进业务增长和前沿技术落地，完成整体业务目标； 2. 研究方向包括信息流推荐的召回、粗排、精排、重排等算法方向的算法优化，包括不限于图神经网络学习、多模态/大模型推荐技术、多目标优化、生成式推荐等方向的研究； 3. 深入参与深度学习技术研究方向，解决具体业务问题的同时，形成完整的方法论和创新的idea； 4. 组织推进组内以及跨部门合作项目，帮助团队进步和新人成长。
推荐/广告/增长/NLP/大模型均有需求 1.通过机器学习及业界领先的推荐技术驱动电商用户增长。 2.负责推荐系统的各阶段效果优化，包括召回、排序、重排序等； 3.研究深度学习、自然语言理解、计算机视觉等领域的前沿算法，结合业务做算法改进和优化