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内容理解与推荐算法实习生 - TikTok算法

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部门介绍

TikTok搜推算法团队,负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法,加入我们,你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等业务场景,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,并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术,包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering,探索强化学习在大模型时代的新范式。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。 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。

  1. 多模态内容理解与表征:融合视频、图像、音频、文本、ASR/OCR及用户互动信号,研究基于LLM/VLM的内容语义理解、知识抽取与统一表征;
  2. 内容理解与推荐联合建模:对齐内容语义、用户行为及协同信号,探索内容理解能力在召回、粗排、精排和多任务学习中的应用;
  3. 用户兴趣与长期价值建模:结合长序列行为和实时反馈,研究用户长期偏好、短期意图及兴趣迁移,并探索兼顾消费体验与生态价值的优化方法;
  4. 大模型训练与高效落地:参与业务Post-training、模型蒸馏。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 2027届本科及以上学历在读,计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业;
  2. 具备扎实的机器学习、深度学习和数据结构基础,熟练使用Python、PyTorch等工具;
  3. 熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中的一项或多项;熟悉推荐系统、计算机视觉或多模态学习者优先;
  4. 具备良好的论文阅读、问题分析、算法实现和实验验证能力,能够从真实业务问题中抽象研究课题;
  5. 对推荐算法和多模态大模型有热情,乐于思考和创新,具备良好的沟通表达与团队协作能力,具备较强的自驱力;
  6. 有推荐系统、LLM/VLM、强化学习或大规模模型训练经验者优先;有顶会论文、高质量开源项目或竞赛成果者优先。

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