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推荐算法实习生-【混排算法中心】
推荐算法实习生-【混排算法中心】
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公推荐系统
推荐系统
分布式计算
强化学习
推荐系统
数据挖掘
机器学习
深度学习
神经网络
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
快手核心推荐算法实习岗，技术前沿、成长空间极大，但工作节奏快、WLB一般。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
9千
比推荐系统中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2930 个在招 · 其中推荐系统 8 个
市场机会
选择面较广
北京 · 推荐系统 · 66 个在招
职位详情
关于这个职位
作为快手混排算法中心的推荐算法实习生，你将参与亿级用户规模的视频推荐优化，运用机器学习和深度学习技术提升核心业务指标
你需要处理海量用户行为数据，参与搭建高并发、大数据的推荐系统框架，优化社区生态与推荐效果
最低要求
计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历
熟悉Linux，C++，Java和Python，优秀的编码与代码控制能力，扎实的数据结构和算法功底
熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算
善于阅读文献，快速学习，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力
工作职责
参与亿级用户规模的视频推荐优化，提升停留时长、点击率、留存率等核心指标
参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等
通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的检索和排序手段，优化社区生态，优化快手的推荐效果
针对海量用户行为数据，提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能
参与搭建推荐系统框架，提供高并发，大数据，高效可靠的线上服务
优先资格
有推荐系统、机器学习、信息检索、自然语言理解、计算广告学及算法博弈论相关领域研究及实践经验
在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表
有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 推荐算法是内容平台的核心壁垒，技术栈前沿且计算资源充足
- 对数学基础、代码能力和工程落地能力要求极高，学习曲线陡峭
- 适合计算机/数学/统计相关专业硕士及以上学历，对推荐系统和深度学习有浓厚兴趣且具备扎实代码能力的求职者
缺点 / 挑战
- 接触亿级用户规模的真实业务场景，技术挑战大，能极大提升算法落地能力
- 业务指标压力大，需要快速迭代模型并应对复杂的线上工程问题
角色解读
- 实习期积累亿级流量场景的推荐系统实战经验，为转正或后续求职打下坚实基础
- 未来可发展为推荐算法专家、机器学习架构师或算法团队技术负责人
- 参与亿级用户规模的视频推荐算法优化，提升停留时长、点击率等核心业务指标
- 研发机器学习与深度学习模型，处理海量用户行为数据，搭建高并发推荐系统框架
- 扎实的编程基础，熟练掌握C++/Java/Python及数据结构与算法
- 深入理解机器学习、深度学习及分布式计算，具备大规模数据挖掘能力
申请策略
- 提前体验快手产品，思考其推荐机制的优缺点，面试时能提出有见地的业务理解
- 突出在推荐系统、机器学习或相关领域的科研项目、论文发表（如KDD、ICML等）或竞赛获奖经历
- 强调扎实的编程能力（C++/Python）和分布式计算、大规模数据处理的项目经验
- 复习并巩固数据结构与算法，刷LeetCode或回顾ACM竞赛经验以应对代码考核
- 深入了解推荐系统经典模型（如DeepFM、DIN等）及强化学习在推荐中的应用
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，重点突出你解决的具体技术难点和量化的业务收益
- 理论+实践：先简述算法原理，再结合具体业务场景说明如何落地及调优
- 请介绍一个你参与过的推荐系统或机器学习项目，你是如何优化核心指标的？
- 在海量数据下，如何设计分布式的算法解决方案以提升计算性能？
- 解释一下强化学习或迁移学习在推荐系统中的应用场景及优缺点
- 手写代码：实现某个经典排序算法或推荐模型的核心逻辑（如Attention机制）
- 准备1-2个深度参与的核心项目，能够详细拆解模型结构、特征工程、损失函数设计及线上部署细节
- 复习机器学习/深度学习基础理论，并了解快手推荐业务的基本逻辑和最新技术趋势
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
作为头部互联网公司的算法实习岗，实习津贴处于市场较高水平，但实习岗位本身不具备正式员工的长期稳定性和全面福利。
薪资信号未披露（AI估算：6千–1.1万/月）
成长发展
95较高
岗位涉及亿级流量推荐系统、前沿深度学习技术及超大规模分布式计算，技术成长空间极大，是算法方向极佳的跳板。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐系统、机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、分布式计算、C++、Python
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未明确提及工作模式与WLB，但算法实习岗通常面临较高的业务迭代压力和较快的节奏，WLB难以保证。
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
推荐算法直接影响亿级用户的内容消费体验，具有一定的社会连接价值，但核心仍为商业平台的用户留存与时长优化。
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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