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百度
基础技术与首页推荐组_实习推荐算法工程师(J92688)
立即应聘

基础技术与首页推荐组_实习推荐算法工程师(J92688)

发布于 大约 4 小时前

实习/见习

北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
机器学习
深度学习
数据挖掘
强化学习
自然语言处理
推荐算法

AI 估算 · 5k–10k

百度实习薪资在北京互联网公司中属于中上水平,结合算法岗位的稀缺性和技术要求,月薪预估5000-10000元。

职位详情

关于这个职位

该职位是百度首页Feed流推荐系统的实习推荐算法工程师岗位,主要负责推荐核心策略的研究与优化,涉及大规模机器学习、深度学习和自然语言处理等前沿技术

你将参与亿级用户产品的算法迭代,通过用户建模和排序优化提升推荐效果,适合对推荐算法有热情、动手能力强的在校同学

最低要求

精通C/C++编程,熟悉Linux平台,熟练掌握脚本编程(shell,python,perl等)

扎实的机器学习、强化学习或自然语言处理理论基础,模式识别、数据挖掘或自然语言处理相关专业尤佳
对于推荐算法有一定的了解,接触过相关的系统、算法和项目,动手能力实战强
具备优秀的逻辑思维能力,善于解决问题和分析问题,有强烈的上进心和求知欲,较强的沟通能力和学习能力

工作职责

手百app,Feed流推荐系统核心策略的研究

业界先进排序及大模型算法的调研和评估
理解用户需求,基于用户在搜索、信息流及其他百度产品矩阵行为,对用户进行精准建模和刻画
通过各种算法进行排序优化,包括基于用户兴趣、用户关系、场景、经典推荐算法以及end-end算法等
通过大规模机器学习算法/深度神经网络模型/序列生成模型等算法的优化,提高多目标的排序能力和推荐列表的序列生成效果
工作成果应用于百度首页数亿用户的Feed流推荐系统和业务中

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 百度作为国内AI头部公司,平台资源丰富,能接触到大规模真实数据和核心业务
  • 岗位涉及前沿技术(深度学习、大模型等),技能积累价值高
  • 团队专业,导师制培养,学习成长速度快
  • 实习经历含金量高,对未来求职大厂有显著加分
  • 实习期间需要快速上手并产出成果,工作节奏可能较快
  • 竞争激烈,可能需要与众多优秀实习生和正式员工协作
  • 适合计算机、数学等相关专业的在校生,对推荐算法有浓厚兴趣,具备扎实的编程和机器学习基础,希望在大平台积累实战经验的同学

缺点 / 挑战

  • 推荐系统复杂度高,涉及多目标优化、实时性等难题,技术挑战大

角色解读

  • 实习期间可深入接触亿级用户规模的推荐系统,积累宝贵的工业界经验
  • 表现优异者可获得转正机会,正式加入百度核心推荐团队,成为算法工程师
  • 未来可向推荐算法专家、技术负责人或AI方向更高阶岗位发展
  • 研究并优化Feed流推荐系统的核心排序算法,提升用户体验
  • 利用用户行为数据进行精准建模和画像构建,挖掘用户潜在兴趣
  • 探索和评估业界先进的排序及大模型算法,并应用到实际业务中
  • 参与大规模机器学习模型的训练与部署,提升多目标排序能力
  • 精通C/C++和Python,熟悉Linux开发环境,具备扎实的编程能力
  • 扎实的机器学习、深度学习或自然语言处理理论基础,了解推荐系统经典算法
  • 具备较强的逻辑思维和问题分析能力,能够独立解决复杂算法问题
  • 有相关项目或竞赛经验,动手能力强,熟悉常用深度学习框架(如TensorFlow/PyTorch)

申请策略

  • 在面试中主动表达对推荐算法的热情和对百度产品的理解,展示技术深度和思考能力
  • 关注百度官网或招聘平台,尽早投递,实习岗位竞争激烈
  • 突出推荐系统相关的项目经验或竞赛经历(如Kaggle、天池等),展示算法实现和优化结果
  • 强调编程能力:C/C++和Python的熟练程度,Linux的使用经验
  • 如有发表的论文或开源贡献,务必列出,能体现研究能力
  • 展示对百度产品的理解,比如在简历中提及自己对Feed流推荐的观察或改进想法
  • 刷题加强C++和数据结构基础,应对可能的技术笔试
  • 深入学习推荐系统经典论文(如Wide&Deep, DIN, DCN等),并尝试复现

面试指南

  • 对于项目介绍题,采用STAR法则(情境、任务、行动、结果),清晰呈现技术细节和贡献
  • 对于开放性算法问题,先明确问题边界,再给出多方案对比(如基于规则、模型、混合方法),最后总结最优解
  • 对于编程题,先思考时间/空间复杂度,写出清晰代码,并测试边界情况
  • 请介绍一个你参与过的推荐系统项目,包括数据、模型和效果评估
  • 如何解决推荐系统中的冷启动问题?
  • 你对深度学习推荐模型(如DCN、DIN等)的理解?它们各自的优缺点是什么?
  • 在C++编程中,如何高效地处理大规模数据?请举例说明
  • 如果用户点击率下降,你会如何排查和定位原因?

匹配度报告

66
综合匹配度

百度核心推荐算法实习,前沿技术栈、高成长性,但实习薪资一般、现场办公。

适合人群
该实习岗位最适合追求技术成长、希望在大平台积累经验的求职者,对薪资和WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利55
成长发展90
工作生活50
使命价值70

薪资福利匹配

55较低

实习岗位薪资通常低于正式员工,且福利可能有限,但百度平台背书对长期职业发展有价值。

薪资信号未披露(AI估算:5K-10K/月)

成长发展匹配

90较高

该实习岗位技术前沿,能深入参与大规模推荐系统,接触到深度学习、大模型等最新技术,成长机会极佳。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Python、机器学习、深度学习、推荐系统、大模型、自然语言处理
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

实习通常需要现场办公,北京工作地点,且互联网公司可能存在加班,生活平衡一般。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

百度Feed流推荐服务于数亿用户,技术影响力大,但商业驱动为主,社会意义中性偏正面。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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