快手
应用算法实习生
应用算法实习生
发布于 24 分钟前实习/见习
实习生仅现场办公算法工程师
算法工程师
Tensorflow
推荐系统
机器学习
模型部署
深度学习
特征工程
端云协同
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
顶尖大厂核心算法实习，技术前沿、成长极快，但工作强度可能较高
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
1.0千
比算法工程师中位数低
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 2830 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 算法工程师 · 25 个在招
职位详情
关于这个职位
作为快手APP视频流端上重排算法实习生，你将负责训练收数逻辑开发、实时特征挖掘及模型部署
重点通过算法优化短视频观看体验，包括提升引导点击率、降低卡顿与带宽成本，并探索SLM在客户端的应用，以极致提升用户体验
最低要求
计算机、数学、统计等相关专业，机器学习、深度学习、NLP等泛人工智能领域研究方向的硕博优先
优秀的算法和编程能力，熟悉Python/Java/C++一种语言以上，了解大数据处理工具Hive、Hadoop、Spark、Flink、ClickHouse、Kafka等，了解主流深度学习工具TensorFlow/MXNet/Theano/Keras一种即可
良好的团队协作意识，有技术激情，能够胜任有挑战的工作
工作职责
负责快手APP视频流端上重排支撑，负责训练收数逻辑开发、实时特征挖掘、模型部署等工作
对短视频观看/消费体验优化领域的算法做功点发掘、设计部署、实验验证等，包括不限于以下几个方向
通过模型实时预估引导用户至其它页面或功能的价值，以提升引导ctr、cvr等，降低打扰感、提升用户体验
通过模型辅助完成用户播放过程中多网络请求任务的动态寻优，减少用户卡顿、降低海量带宽资源成本、提升用户时长
通过模型预估完成姿态、左右手、继续观看时长等高级特征挖掘，用于更多体验优化场景
负责已有模型性能优化、量化压缩等，参与端云协同的系统架构设计等
参与SLM在客户端上的部署及应用探索
优先资格
在顶级机器学习、信息安全和AI领域会议和期刊有文章发表的优先考虑（比如NIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI、KDD、SIGIR、CCS、WWW、JMLR等）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触亿级用户流量，技术栈前沿（端云协同、SLM），简历含金量高，平台资源丰富
- 计算机/AI相关专业硕博，有顶会论文发表经历，追求技术深度与广度发展的求职者
缺点 / 挑战
- 竞争激烈，对学术成果和工程落地能力要求极高，工作节奏快，压力大
角色解读
- 从实习生成长为资深算法专家，深入推荐系统、端侧智能及大模型应用前沿领域
- 负责快手APP视频流端的算法重排逻辑开发与模型部署，优化用户观看体验
- 扎实的机器学习/深度学习基础，精通Python/C++等编程语言，熟悉大数据处理框架
申请策略
- 关注快手最新的技术博客和论文，准备针对具体业务场景（如视频流优化）的算法思路解答
- 突出顶会论文发表情况，展示大规模数据处理与模型部署的项目经验，强调代码能力
- 复习推荐系统经典算法，熟悉端侧模型轻量化技术，掌握至少一种主流深度学习框架源码
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出个人贡献、技术难点突破及量化成果
- 请介绍一篇你发表的顶会论文及其核心创新点
- 如何在移动端资源受限的情况下优化深度学习模型的推理速度？
- 描述一个你解决过的复杂数据倾斜或模型收敛问题
- 对于提升短视频CTR，你认为有哪些关键的特征工程方向？
- 深入理解推荐系统全流程（召回、粗排、精排、重排），复习概率论与线性代数基础，准备手写代码题
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值75
薪资福利
70中等
大厂实习津贴通常高于市场平均水平，且提供完善的福利保障，但实习性质决定了其长期稳定性有限。
薪资信号未披露（AI估算：0.4–0.6千/月）
成长发展
95较高
极高的发展性动机满足度，接触前沿AI技术与亿级流量场景，是职业生涯起步的黄金跳板。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、NLP、Python、C++、Hadoop、Spark、TensorFlow、SLM
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂通常工作强度较大，虽可能有弹性工作制，但核心研发岗往往面临较高的绩效压力。
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
75中等
通过算法优化亿万用户的娱乐体验，具有显著的社会影响力和商业价值，能带来较强的成就感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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