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校招微信游戏-生成式推荐系统研究
深圳总部 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 学历和专业要求：
- 来自计算机科学、人工智能、信息检索等相关专业的硕士或博士同学。
- 技术技能要求：
- 掌握推荐系统与大语言模型相关算法，熟悉Python/PyTorch，有推荐系统或NLP实践经验者优先。
- 软性素质要求：
- 数据敏感度高，具备扎实的实验分析能力和良好的团队协作精神，善于从业务视角理解技术问题。
- 此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
游戏推荐系统主要依赖协同过滤等传统方法，难以精准捕捉用户动态偏好和深层需求。随着平台内容生态日益丰富，传统方法在个性化深度与内容发现能力方面局限性凸显。生成式大模型为推荐系统带来范式变革机遇，有望从"检索匹配"迈向"理解生成"。
课题挑战：
- 1、用户偏好的生成式建模：需利用大模型对用户游戏偏好进行深层理解与生成式表达，超越传统嵌入表征的局限，捕捉兴趣动态演化
- 2、推荐的创造性生成：需平衡"创造"与"匹配"，确保推荐内容既个性化又多样化，避免信息茧房
- 3、冷启动与长尾覆盖：需通过生成式方法缓解新游戏和长尾游戏数据不足的困境，提升覆盖广度。
具体工作：
参与基于大语言模型的生成式推荐方案设计与实现，完成游戏推荐场景下的模型训练、评测与系统原型开发。
【任职要求】
学历和专业要求：
来自计算机科学、人工智能、信息检索等相关专业的硕士或博士同学。
技术技能要求：
掌握推荐系统与大语言模型相关算法，熟悉Python/PyTorch，有推荐系统或NLP实践经验者优先。
软性素质要求：
数据敏感度高，具备扎实的实验分析能力和良好的团队协作精神，善于从业务视角理解技术问题。
【加分项】
此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
【技术方向】
搜索、推荐、模型应用
你的简历匹配这个岗位吗？
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该岗位可能会问的问题
基于 运营 岗位的常见面试问题整理
我提到了电竞方面，另一个面试官就问我对于ig战队（lol）的看法，然后一道情景题：公司和ig方面有合作，怎样运营才能吸引ig粉丝使用我们产品
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1. 电竞营销=粉丝经济，核心是社区运营而非传统广告 2. 跨界合作：战队/选手/IP 联名，借粉丝流量 3. 内容策略：比赛直播/选手日常/粉丝二创/社区活动 4. 案例：用 STAR 讲一个电竞相关的运营策划
另一个面试官看我的专业（偏设计）就问我愿不愿意做产品设计方向，让我发作品集 大概就这些 #咪咕#<a href="/creation/subject/928d551be73f40db82c0ed83286c8783" target="_blank" class="s
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1. 核心概念：一句话说清这个问题的底层逻辑 2. 方法论/框架：用 STAR 原则或专业框架结构化回答 3. 实际案例：结合一个具体场景说明 4. 量化结果：用数据佐证你的观点
你认为内容运营需要具备哪些能力
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1. 内容运营=创作有价值的内容→分发到正确渠道→吸引目标用户→促成转化 2. 核心能力：选题能力（知道用户想看什么）、写作能力、数据分析能力（用数据迭代内容策略） 3. 生命周期：选题→创作→审核→发布→分发→数据回收→优化→二次传播 4. 优质内容标准：原创/有用/有趣/有共鸣/有行动引导
谈谈你理解的内容生命周期
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1. 真诚：为什么对这个方向感兴趣（具体经历/瞬间） 2. 匹配：你的能力和这个岗位的契合点 3. 成长：你希望从这个岗位学到什么 4. 贡献：你能为团队带来什么
自我介绍
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1. 我是谁（姓名+学校+专业，15秒） 2. 我做过什么（最相关的 1-2 个经历，30秒） 3. 为什么适合这个岗位（能力匹配，15秒） 4. 总时长控制在 1 分钟以内 5. 避免：念简历、说「我学习能力强」这种空话
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。