爱奇艺推荐算法实习生（长视频方向）

团队介绍：短视频平台算法团队，负责国际化短视频产品的基础推荐算法，加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地探索，推荐大模型的应用研究等多个学术领域的算法改进以及对多种场景的推荐架构的设计和对产品数据的复杂深入的分析。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以跟来自全球不同国家的团队合作, 感受不同文化的碰撞, 激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 课题介绍： TikTok作为全球领先的短视频平台，面临新用户数据稀疏导致的个性化推荐不足、直播推荐时效性要求高、用户兴趣多样性维护困难以及电商推荐系统链路复杂等多重挑战。传统推荐方法依赖历史行为建模，难以解决新用户冷启动问题，且直播推荐需在极短窗口期内（通常30分钟内）实时捕捉内容动态变化（如主播互动、流量波动），这对系统的实时感知与快速决策能力提出更高要求。此外，单列沉浸式场景放大了多样性问题，需平衡多峰兴趣学习与探索引发的内容穿越风险。当前电商推荐系统采用多阶段漏斗架构（召回-排序-混排），存在链路不一致、维护成本高、过度依赖短期价值预测等问题，导致用户易陷入内容同质化疲劳。 针对上述痛点，项目提出结合大语言模型（LLM）和大模型技术实现突破：一方面利用LLM的海量知识储备与Few-shot推理能力，通过注册信息与外部知识推理新用户潜在意图，缓解冷启动问题；另一方面，在社交偏好建模中融合GNN与用户全生命周期行为序列，提升兴趣预测精准度。同时，探索大模型的泛化能力、长上下文感知及端到端建模优势，简化电商推荐链路，增强实时动态适应性与兴趣探索能力，最终实现系统更简洁、推荐更精准、用户体验与留存双提升的目标，推动业务可持续增长。 1、负责TikTok业务推荐算法工作，与来自国内外顶级名校、有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业顶尖的推荐系统，为用户提供一流的产品体验； 2、将最前沿的机器学习技术应用到TikTok业务，包括混排/排序/多目标/召回/冷启动/探索/多样性/内容理解等等场景，不断优化用户体验，促进业务发展； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、排序学习、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究； 4、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，制定算法策略促进短视频生态的长期繁荣发展。

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研发团队，旨在实现TikTok业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，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、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。 为什么加入我们 与团队共同激发创造：创造是 TikTok的核心。不管对于TikTok产品还是团队本身，我们都希望能激发更多想象力，为自己、平台、我们所服务的社区以及社会带来更多价值和影响。 在有挑战的事中成长：在TikTok，你能够参与非常有挑战性的项目，一起做出突破行业、有全球影响力的事。这里有数以亿计的用户，在等你用新技术、新想法为他们带来新的体验。我们从不安于现状，对我们来说，每一个挑战，无论多么困难，都是一个学习、创新、和成长的机会。 工作方式和文化：我们鼓励务实解决实际问题、在每件事上追求极致，希望大家始终像“创业第一天”那样做事。
公司文化多元兼容，同事之间像同学一样平等相处，机制敏捷灵活，希望更好地激发每个人的创造力。 优秀的人能获得认可与回报：优秀人才能够和公司共同成长，什么时候加入都不晚。我们也进一步加大了激励区分度，让优秀的人得到认可和回报、承担更多重要项目，充分发挥潜能，脱颖而出。 欢迎加入我们！ 课题介绍： TikTok作为全球领先的短视频平台，面临新用户数据稀疏导致的个性化推荐不足、直播推荐时效性要求高、用户兴趣多样性维护困难以及电商推荐系统链路复杂等多重挑战。传统推荐方法依赖历史行为建模，难以解决新用户冷启动问题，且直播推荐需在极短窗口期内（通常30分钟内）实时捕捉内容动态变化（如主播互动、流量波动），这对系统的实时感知与快速决策能力提出更高要求。此外，单列沉浸式场景放大了多样性问题，需平衡多峰兴趣学习与探索引发的内容穿越风险。当前电商推荐系统采用多阶段漏斗架构（召回-排序-混排），存在链路不一致、维护成本高、过度依赖短期价值预测等问题，导致用户易陷入内容同质化疲劳。 针对上述痛点，项目提出结合大语言模型（LLM）和大模型技术实现突破：一方面利用LLM的海量知识储备与Few-shot推理能力，通过注册信息与外部知识推理新用户潜在意图，缓解冷启动问题；另一方面，在社交偏好建模中融合GNN与用户全生命周期行为序列，提升兴趣预测精准度。同时，探索大模型的泛化能力、长上下文感知及端到端建模优势，简化电商推荐链路，增强实时动态适应性与兴趣探索能力，最终实现系统更简洁、推荐更精准、用户体验与留存双提升的目标，推动业务可持续增长。 1、负责TikTok最核心的业务推荐算法工作，与来自国内外顶级名校、有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业顶尖的推荐系统，为用户提供一流的产品体验； 2、将最前沿的机器学习技术应用到国际化短视频的核心场景业务，包括混排/排序/多目标/召回/冷启动/探索/多样性/内容理解等等场景，不断优化用户体验，促进业务发展； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、排序学习、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究； 4、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，制定算法策略促进短视频生态的长期繁荣发展。

团队介绍：Data-抖音团队，负责抖音APP的推荐算法、内容算法、对话算法及大数据工作，对接各场景业务（短视频，直播，图文，电商，社交，生态，投稿，消息，同城，生活服务，音乐，评论，内容理解&安全、智能对话等）。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、内容理解、LLM应用以及新业务方向探索、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、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。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索工业界最领先的推荐系统架构和推荐大模型算法、可以通过使用最新的大模型等技术支持抖音的数字人、智能客服、AI工具等创新探索；可以通过对产品的深度理解和思考，将算法应用到业务中去；也可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 课题介绍： 抖音作为全球领先的综合性内容平台，拥有庞大的用户群体和多元化的业务生态。在设计如此大规模的推荐系统时，面临社交网络复杂、电商用户兴趣跨域迁移困难、内容与用户冷启动样本稀疏、直播推荐多目标融合效能不足、兴趣重复密集探索不足等多重挑战。 具体表现为：用户社交网络规模达万亿级，传统图算法难以高效地建模动态社交行为与内容消费的耦合关系；用户从内容兴趣到电商兴趣的迁移依赖跨域多模态理解与动态映射，现有方法难以捕捉潜在电商转化信号；新内容和新低活用户冷启动阶段样本量少，传统协同过滤与内容推荐方法泛化能力弱；直播推荐需实时融合点击、互动、消费等多目标信号，但启发式规则难以平衡用户长期体验与短期价值；兴趣密集追打问题严重，新兴趣探索效率不高。 研究方向： 1、社交网络增强的跨域兴趣建模：结合图神经网络（GNN）与大语言模型（LLM），构建用户全生命周期行为图谱，融合社交关系、内容互动与电商行为，挖掘社交网络中的社团结构与跨域兴趣传播路径； 2、兴趣迁移与转化信号捕捉：通过跨域对比学习与对抗生成技术，构建内容兴趣到电商兴趣的隐式映射网络，结合强化学习动态调控探索与利用，兼顾推荐精准性与多样性； 3、多模态小样本冷启动优化：利用LLM的Few-shot推理能力，通过内容语义理解与外部知识增强，设计元学习框架实现新ID特征与泛化特征的联合表征，缓解冷启动数据稀疏问题； 4、多目标融合与长短期价值平衡：基于大模型的泛化能力与长上下文感知，统一建模直播多目标（点击、时长、打赏等）的分布偏差与动态权重，设计个性化融合策略，替代传统多阶段漏斗架构，提升实时推荐效率； 5、兴趣密集与兴趣探索：通过用户兴趣画像建模与强化学习技术，实时捕捉用户消费与兴趣变化，缓解兴趣密集问题，为用户探索新的兴趣。

团队介绍：Data-抖音团队，负责抖音APP的推荐算法、内容算法、对话算法及大数据工作，对接各场景业务（短视频，直播，图文，电商，社交，生态，投稿，消息，同城，生活服务，音乐，评论，内容理解&安全、智能对话等）。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、内容理解、LLM应用以及新业务方向探索、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、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。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索工业界最领先的推荐系统架构和推荐大模型算法、可以通过使用最新的大模型等技术支持抖音的数字人、智能客服、AI工具等创新探索；可以通过对产品的深度理解和思考，将算法应用到业务中去；也可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 课题介绍： 抖音作为全球领先的综合性内容平台，拥有庞大的用户群体和多元化的业务生态。在设计如此大规模的推荐系统时，面临社交网络复杂、电商用户兴趣跨域迁移困难、内容与用户冷启动样本稀疏、直播推荐多目标融合效能不足、兴趣重复密集探索不足等多重挑战。 具体表现为：用户社交网络规模达万亿级，传统图算法难以高效地建模动态社交行为与内容消费的耦合关系；用户从内容兴趣到电商兴趣的迁移依赖跨域多模态理解与动态映射，现有方法难以捕捉潜在电商转化信号；新内容和新低活用户冷启动阶段样本量少，传统协同过滤与内容推荐方法泛化能力弱；直播推荐需实时融合点击、互动、消费等多目标信号，但启发式规则难以平衡用户长期体验与短期价值；兴趣密集追打问题严重，新兴趣探索效率不高。 研究方向： 1、社交网络增强的跨域兴趣建模：结合图神经网络（GNN）与大语言模型（LLM），构建用户全生命周期行为图谱，融合社交关系、内容互动与电商行为，挖掘社交网络中的社团结构与跨域兴趣传播路径； 2、兴趣迁移与转化信号捕捉：通过跨域对比学习与对抗生成技术，构建内容兴趣到电商兴趣的隐式映射网络，结合强化学习动态调控探索与利用，兼顾推荐精准性与多样性； 3、多模态小样本冷启动优化：利用LLM的Few-shot推理能力，通过内容语义理解与外部知识增强，设计元学习框架实现新ID特征与泛化特征的联合表征，缓解冷启动数据稀疏问题； 4、多目标融合与长短期价值平衡：基于大模型的泛化能力与长上下文感知，统一建模直播多目标（点击、时长、打赏等）的分布偏差与动态权重，设计个性化融合策略，替代传统多阶段漏斗架构，提升实时推荐效率； 5、兴趣密集与兴趣探索：通过用户兴趣画像建模与强化学习技术，实时捕捉用户消费与兴趣变化，缓解兴趣密集问题，为用户探索新的兴趣。