字节跳动推荐算法实习生-抖音推荐技术
任职要求
1、2027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、优秀的分析问题和解决问题的能力，有良好…
工作职责
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027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，负责抖音使用时长占比最高的推荐页的基础推荐算法，底层模型同时支持抖音其他重要业务场景。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、推荐大模型的应用、多模态大模型的落地探索等，对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。 1、负责抖音APP产品的算法工作，共同搭建业界领先的推荐系统、内容理解系统，为用户提供一流的产品体验； 2、深入理解业务和机器学习技术，优化模型&策略，持续提升推荐效果； 3、深入理解用户行为，结合数据挖掘等技术，优化用户创作和浏览等体验； 4、在抖音各个业务场景应用内容算法，改进内容社区的运行效率，支持下游的算法和产品需求； 5、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进抖音生态的长期繁荣发展。
-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