知乎推荐算法实习生(27届）

团队介绍：小红书交易算法团队立足于整个交易分发场景，探索机器学习、深度学习、强化学习、人工智能和NLP前沿的技术发展，探索社区交易的价值。算法场景分为搜索与推荐； 岗位职责： 1、触发策略：用户数据理解、深度匹配，传统匹配、用户意图识别、query纠错/改写、相关性建模等； 2、质量预估：点击率、转化率、客单价、交易额预估等； 3、机制设计：排序机制、流量预估、多样性机制等； 4、创意优化：商品图片、标题、优惠信息等展示创意优化；

1、协助负责推荐技术落地，完成个性化推荐模型、分发策略、用户理解、内容理解等方向突破； 2、负责社区业务推进，将业务问题进行技术抽象，系统性优化海量用户体验； 3、协助研发新的推荐策略和算法，并不断优化效果和性能；

1、进行多模态大模型的前沿技术探索、模型训练和应用，落地在小红书实际业务场景如智能审核、推荐、搜索、交易，多模态内容理解来解决实际业务问题 2、参与多模态大模型预训练、后训练、SFT等大规模数据训练工作 3、参与LLM/LVM相关的技术业务落地，包括但不限于多模态理解、Agent搭建、RAG、意图理解等技术 4、前沿技术探索，沉淀国际顶会论文

1、负责快手用增的激励策略需求收集、分析及推动落地，帮助团队达成目标； 2、根据不同的玩法应用场景，联动算法、数分等团队提出可行的策略方案并推动落地； 3、有一定的创新思维，协助处理需求上线后的数据分析及一定的项目管理工作。