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实习微信视频号-推荐模型 Scaling Up /端到端推荐系统研究
北京/广州 · 实习 · 博士
长期有效
任职要求
- 学历和专业要求：
- 计算机、人工智能、数学等相关专业的博士或硕士同学。
- 技术技能要求：
- 掌握深度学习、推荐系统、强化学习、大模型相关算法，有大规模训练经验者优先。
- 软性素质要求：
- 具备较强的学习、分析与工程实践能力，沟通协作良好，对推荐系统和前沿研究有热情。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
短视频推荐仍普遍采用召回、粗排、精排、重排等多阶段链路，模型容量、候选规模和上下文长度均受到限制，容易产生信息损失和目标不一致。本课题希望通过更大模型、更长用户序列、及更大候选空间建模，释放模型能力，探索可落地的端到端推荐系统。
课题挑战：
一是超长序列建模，需要从序列长度和结构两方面进行 Scaling，支持十万级行为历史与长期兴趣演化，同时满足线上时延与资源约束。二是扩大单模型打分规模，逐步融合召回、粗排、精排和重排等漏斗。三是面向万级乃至全候选集合，研究高效序列生成，和强化学习训练方法。
链路层面：
参与超长序列建模、大规模候选打分、推荐漏斗融合或生成式推荐方向的模型设计、训练优化、系统实现与线上实验。
【任职要求】
学历和专业要求：
计算机、人工智能、数学等相关专业的博士或硕士同学。
技术技能要求：
掌握深度学习、推荐系统、强化学习、大模型相关算法，有大规模训练经验者优先。
软性素质要求：
具备较强的学习、分析与工程实践能力，沟通协作良好，对推荐系统和前沿研究有热情。
【技术方向】
搜索、推荐、模型应用
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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
查看答题思路
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。