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校招大模型驱动的内容生产与分发：IP跨体裁生成与LLM推荐-今日头条（北京/上海/杭州）
北京 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 2027届毕业，获得博士学位，计算机/数学等相关专业的优先
- 具有扎实的机器学习基础和编码能力，在机器学习、NLP、CV等有较深入的研究经验，熟练掌握主要的算法和数据结构
- 在搜广告推和大模型领域，有参与或者主导过关键项目的优先
- 在国际顶级会议发表论文者优先，包括但不限于KDD、SIGIR、RecSys、ACL、NeurIPS等
- 具备较好的问题分析和解决能力，对技术有热情，热衷于推动和解决各种挑战。
岗位描述
团队介绍：今日头条推荐算法团队，致力于为用户提供个性化新闻和信息推荐服务，提升头条产品的用户体验。我们的业务涉及内容的个性化分发、生态与质量治理、热点和垂类等多个方向。在这里，你可以研究和改进最前沿的推荐、大模型等算法，结合对产品、数据的深度分析，将技术应用到实际业务中，服务数亿用户。
课题介绍：番茄系聚合海量故事IP，今日头条拥有丰富内容形态，但生产与分发仍面临改编链路长、成本高，以及推荐过度依赖稀疏ID、对新内容/低活用户不友好等问题。本课题以多模态大模型为底座：在番茄通过LLM创作提效与结构化内容理解，构建IP资产并打通“小说→剧本→分镜→动态漫/短剧/音频”的生成与辅助创作；在小说、短剧、今日头条把内容理解信号融入推荐建模，提升兴趣捕捉与可解释分发，最终实现生产与分发协同提升。
- 1、大模型推荐和推荐Agent：引入LLM的推理能力，以Seed为基础训练大模型执行推荐任务的能力，推荐Token和自然语言Token联合训练实现模态融合，让推荐系统具备理解自然语言的能力，从而用推荐Agent方式实现更具扩展性的分发交互体验
- 2、突出强调利用大模型COT的推理能力，改进被动推荐效果
- 3、遵循用户的正向、负向指令的能力，彻底解决用户反馈中“Dislike不生效”、新用户兴趣探索、用户调控推荐画风等难题
- 4、在产品中提供和用户进行对话交互的能力，用户可根据自身需求调整推荐的效果
- 5、消息推送系统中嵌入大模型的用户-内容推理匹配能力，追求在内容零展、低展的情况下精准、快速的推送给用户，实现极高的推送时效性
- 6、构建基于大模型的推荐Agent能力，让大模型能和目前推荐系统业务策略和逻辑能更好的融合和调用。
课题挑战：
- 1、跨体裁一致性与可控生成；
- 2、结构化理解准确可复用；
- 3、模型落地成本/时延/轻量化；
- 4、LLM与内容的对齐、解码方案探索，包括纯文本方案或基于SID的方案；
- 5、LLM推荐指令COT数据集构建和个性化推荐推理能力的训练方法探索；
- 6、用户推荐正向、负向指令理解和线上执行能力探索；
- 7、推荐系统能力模块化&工具化，推荐Agent设计。
课题价值：
- 1、提效降本，提升IP产能与变现；
- 2、增强推荐效果与可解释性；
- 3、沉淀多模态通用底座；
- 4、探索基于LLM推理能力的推荐范式。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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