【2027校招】国际化搜索、推荐算法工程师 - rednote

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕搜索、推荐或多语言算法某一方向，成为该领域的资深算法专家或架构师
• 技术管理路线：凭借出色的业务理解和技术影响力，带领团队负责国际化业务线的算法体系建设
• 前沿探索者：持续跟踪并引领AI与搜推结合的最前沿方向，推动下一代产品体验革新
• 负责rednote国际化产品的搜索与推荐算法从0到1的体系搭建与优化
• 在多语言、多文化的复杂场景下，解决个性化推荐、AI搜索、跨语言理解等核心算法难题
• 探索并落地大模型、生成式召回等前沿技术，以AI-native方式重塑产品体验
• 参与技术沉淀，将复杂业务问题抽象为算法问题，并探索在直播、视频等多体裁的应用
• 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉RecSys、NLP等领域
• 优秀的编程能力，熟练使用Java/C++/Python中至少一门语言，并掌握常用数据结构与算法
• 对大模型（LLM）、搜索、推荐、多语言技术有研究或实践兴趣
• 良好的英语沟通能力，能够进行跨文化团队协作与文档阅读

申请策略

• 深入理解国际化产品（如TikTok, SHEIN等）与国内产品的差异，思考多语言场景下的算法挑战
• 准备一个能体现你技术深度和解决问题能力的项目或研究案例，以便在面试中详细阐述
• 突出在机器学习、深度学习、推荐系统或自然语言处理等领域的扎实理论基础和项目/论文经历
• 详细描述与搜索、推荐、多语言、大模型相关的研究、实习或竞赛经历，展示解决复杂问题的能力
• 强调编程基本功，列举熟练使用的编程语言和工具，以及参与的具有挑战性的编程项目
• 如有顶会论文、Kaggle/KDD Cup等知名竞赛成绩，务必清晰展示
• 深入复习机器学习、深度学习基础理论，特别是推荐系统、信息检索、NLP等核心领域的经典与前沿算法
• 系统学习或实践大模型（如LLM）在搜索、推荐、翻译等场景下的应用，了解主流框架

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述，重点突出你的个人贡献和技术决策过程
• 对于开放性问题（如多语言挑战），先分析问题的本质（如数据稀疏、文化差异），再提出可能的算法思路（如迁移学习、多语言预训练模型），并讨论工程实现考虑
• 对于动机类问题，结合自身技术兴趣（如对多模态、大模型的热情）与公司方向（全球化、AI-native）进行匹配，展现你的主动思考和长期价值
• 请介绍一个你最熟悉或参与过的推荐/搜索算法项目，从问题定义、模型选择、效果评估等方面详细说明
• 在多语言场景下，冷启动问题和内容理解会面临哪些新挑战？你认为可以如何解决？
• 你对大语言模型（LLM）在搜索或推荐系统中的应用有何理解？可以举例说明吗？
• 请描述一个你解决过的最复杂的算法或工程问题，你是如何分析和定位问题的？
• 为什么对小红书国际化（rednote）这个方向感兴趣？你认为作为算法工程师，在这个过程中能创造什么价值？