爱奇艺算法工程师（视频推荐）-26年校招
任职要求
-本科及以上学历，2025/2026毕业生，计算机、数学、统计或相关专业，有推荐搜索广告相关领域经验者优先； -熟练掌握常见搜推广模型，熟悉常用机器学习框架； -具备较…
工作职责
-负责长视频推荐算法设计与优化，深入理解各场景业务和机器学习技术，优化模型、策略，提升用户观看体验与留存； -共同搭建行业顶尖的推荐系统，将最前沿的机器学习技术应用落地，促进业务发展； -通过多目标学习、多场景共享建模与迁移学习、流量分发机制设计、生成式推荐等，结合业务的实际问题做好技术探索和研究； -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，制定算法策略促进内容生态健康发展。
-利用深度学习和机器学习技术，持续提升爱奇艺推荐的用户体验； -与各个团队紧密合作，在不同的产品场景上进行实验并优化深度学习模型，提升业务指标； -在高影响力的环境中快速迭代实验并推动算法上线； -持续关注推荐系统领域的行业趋势。
- 利用深度学习算法, 优化视频排序模型，提升点击率、播放时长等指标； - 利用机器学习算法、大模型等技术，优化视频的召回与多样性策略，提升推荐效果与用户体验； - 了解LLM、AIGC方向的最新技术, 探索将AIGC与推荐场景的结合落地； - 通过用户的点击、播放行为的大数据分析，提升个性化分发体验。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。