Lofter
【精英实习】推荐算法实习生（LOFTER）
【精英实习】推荐算法实习生（LOFTER）
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Llm
Pytorch
Tensorflow
推荐系统
数据分析
机器学习
深度学习
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
LOFTER推荐算法实习，前沿技术栈清晰，有明确转正路径，技术成长性强。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
6K
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
4 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 机器学习工程 · 约 260 个在招
职位详情
关于这个职位
这是网易旗下LOFTER年轻人兴趣社区的推荐算法实习岗位
你将参与LOFTER推荐系统核心算法的研发与优化，包括召回排序模型Scaling Up、LLM用户理解、多模态内容理解等前沿方向，并负责用户增长算法的设计与调优，为提升用户粘性和产品体验提供算法支持
最低要求
年及之后毕业的全日制在校生，硕士及以上学历
计算机、信号处理、控制论、博弈论、运筹优化，统计等相关专业
数据挖掘，自然语言处理等研究方向优先
熟悉常见的机器学习算法
有深度学习、强化学习等方向研究和应用经历的优先
能熟练使用Python编程
熟悉常用的深度学习框架如TF、Pytorch
能熟练使用大数据分析相关工具如hadoop、spark、flink的优先
能熟练使用AI工具提效工作的优先
表现优秀提供转正机会
工作职责
参与LOFTER推荐系统核心算法的研发与优化，涵盖召回排序模型Scaling Up、LLM用户理解、多模态内容理解等前沿方向
围绕用户体验、流量效率和商业目标进行算法设计与迭代，驱动产品持续发展
参与推荐侧用户增长算法的设计与调优，提升新用户拉新效率与老用户留存效果，增强用户粘性，降低用户流失风险
参与推荐搜索领域的前沿技术创新与落地实践，如可解释推荐模型、交互式搜索推荐等，为用户带来全新的产品使用体验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能直接参与一个知名社区产品的核心算法建设，技术栈前沿，涉及LLM、多模态等热点方向
- 依托于成熟的技术团队，有参与顶级学术会议（WWW， SIGIR）研究成果落地的机会
- 实习表现优秀者提供明确的转正机会，职业起点高
- 需要快速理解业务场景（兴趣社区），并将其转化为有效的算法解决方案
- 在增长和体验目标间平衡，算法迭代需要快速响应产品变化
- 计算机相关专业硕士及以上在校生，对推荐系统有浓厚兴趣，具备扎实的机器学习基础和编程能力，希望在真实的工业场景中实践前沿算法并追求长期技术发展
缺点 / 挑战
- 实习岗位竞争激烈，对算法基础和代码工程能力有较高要求
角色解读
- 可成长为独当一面的推荐算法工程师，深耕用户理解、内容分发或商业化算法方向
- 向技术专家或算法架构师方向发展，负责更复杂的系统设计或跨团队技术攻关
- 凭借对业务的深刻理解，也可转向技术产品或策略分析等岗位
- 参与LOFTER推荐系统的算法研发与优化，包括用户理解、内容理解和排序模型等核心模块
- 设计并优化用户增长算法，旨在提升新用户获取和老用户留存，直接驱动产品指标增长
- 探索和落地推荐搜索领域的前沿技术，如可解释推荐、交互式搜索，以提升用户体验
- 扎实的机器学习与深度学习算法基础，熟悉推荐系统常用模型（如召回、排序）
- 熟练的Python编程能力，掌握PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架
- 有NLP、多模态或强化学习等方向的研究或项目经验，对前沿技术有热情
申请策略
- 深入研究LOFTER社区的产品特点和用户群体，在面试中体现你对业务的理解
- 准备一个能体现你解决复杂问题能力的完整项目案例，清晰阐述思路
- 重点突出与推荐系统、机器学习相关的课程项目、论文或竞赛经历
- 详细描述使用PyTorch/TensorFlow完成的具体模型项目，包括问题定义、模型选择、实现细节和效果
- 如有使用Python进行大规模数据分析（如Spark）或处理NLP/多模态任务的经验，请着重展示
- 系统复习推荐系统的经典与前沿模型（如DeepFM、DIN、BERT4Rec等），并尝试复现
- 针对JD提到的方向，可提前学习LLM在推荐系统中的应用、多模态融合等知识
- 加强在Kaggle等平台的相关数据竞赛实战经验
面试指南
- 项目问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点阐述你遇到的挑战和解决问题的具体技术细节
- 系统设计题：从用户理解、召回、排序、重排等模块化角度展开，结合业务场景（如社区兴趣标签）给出思路
- 前沿技术题：阐述基本原理，结合具体业务场景分析其潜在价值和挑战，体现思考的深度
- 请介绍一个你做过的最深入的机器学习/深度学习项目，如何评估其效果？
- 如何为LOFTER这样的兴趣社区设计推荐系统的召回和排序策略？
- 你对LLM（大语言模型）在推荐系统中的应用有何理解？
- 描述一下你如何处理推荐系统中的冷启动问题（新用户或新内容）
- 你为什么对LOFTER的推荐算法岗位感兴趣？
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
65中等
作为实习岗位，其薪资待遇符合市场一般水平，能够满足实习生基本的经济需求。
薪资信号市场水准 (4–8千/月)
成长发展
85较高
该职位技术前沿性高，涉及LLM、多模态等热点方向，且有清晰的转正通道和顶级团队背景，能为求职者提供极佳的技术成长平台。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐系统、LLM、多模态、深度学习、PyTorch
成长机会表现优秀提供转正机会
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD中未明确提及办公模式、工作时间或WLB相关信息，生活便利性无法判断。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
参与一个知名年轻人社区的算法建设，能直接看到技术对用户社区体验的提升，具有一定的社会价值感和创新性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号为LOFTER上的年轻用户和创作者提供优质的内容消费与创作体验
创新程度积极采用新技术
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