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推荐算法实习生（J104347）
推荐算法实习生（J104347）
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
Nlp
强化学习
推荐系统
数据结构与算法
机器学习
深度学习
值不值得投
66综合评分
综合评分 66
顶尖大厂核心算法实习，技术成长极快，业务压力大，适合以能力提升为核心目标的求职者
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
9.0千
与推荐系统中位数基本持平
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 1390 个在招 · 其中推荐系统 11 个
市场机会
选择面较广
北京 · 推荐系统 · 79 个在招
职位详情
关于这个职位
负责百度APP视频推荐系统的核心策略研发与模型优化，运用深度学习与进化学习等技术持续提升推荐效果
通过数据挖掘与技术创新推动产品成长，将AI前沿技术与个性化推荐场景结合，优化数亿用户的浏览体验
最低要求
熟悉C/C++/python语言编程，熟练使用Hadoop等分布式工具，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解
具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验，包括机器学习/深度学习/强化学习/自然语言处理/推荐系统/信息检索等
熟悉常用的推荐算法，动手实战能力强，具备将算法应用于实际生产系统的经验和能力
具备优秀的逻辑思维能力，善于分析问题和解决问题，有强烈的上进心、求知欲和学习能力
具备良好的沟通和表达能力，对用户体验有自己的想法，有较好的产品意识
工作职责
参与百度APP视频推荐系统核心策略的研发工作，为数亿用户提供卓越的推荐体验
负责业界领先推荐算法的调研和评估，通过超大规模深度学习、进化学习等技术对产品目标建模，并通过特征、模型优化等持续优化模型效果
通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求，通过技术创新推动产品成长
在个性化推荐的场景下，将人工智能前沿技术与业务相结合，使百度Feed流推荐成为更懂用户、更贴心的产品
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触亿级用户流量与真实工业级数据栈
- 技术栈前沿且团队实力雄厚
- 大厂背书利于后续职业发展
- 算法迭代快、竞争激烈，需持续跟进最新论文与业界动态
- 计算机/AI相关专业在校生，对推荐系统有浓厚兴趣，具备较强代码实现与数学基础的同学
缺点 / 挑战
- 业务指标压力大，需兼顾学术理论与工程落地
角色解读
- 可向资深推荐算法工程师、AI架构师方向发展
- 也可横向拓展至大模型应用、内容生态策略或技术管理岗位
- 负责百度APP视频推荐系统的核心策略研发与模型迭代优化
- 调研并落地业界领先的推荐算法
- 结合业务场景进行数据挖掘与技术创新
- 扎实的C/C++/Python编程与数据结构基础
- 掌握机器学习/深度学习/推荐系统等核心理论
- 熟悉Hadoop等分布式计算框架
- 具备较强的工程落地与数据分析能力
申请策略
- 提前了解百度App视频业务现状，准备1-2个针对推荐系统优化的具体思路或Demo，面试时展现产品思维
- 突出相关项目经历（如Kaggle竞赛、开源贡献、实验室课题），详细列出使用的算法模型、数据处理流程及最终效果指标
- 补充PyTorch/TensorFlow实战经验，复习经典推荐算法（如FM、DIN、MMOE等），加强Linux环境下的代码调试能力
面试指南
- 采用STAR法则阐述项目背景与个人贡献
- 结合业务场景说明算法选型依据
- 强调数据预处理、特征工程与模型评估指标的选择逻辑
- 请介绍你熟悉的推荐算法及其优缺点
- 如何设计一个冷启动推荐方案？
- 遇到数据分布偏移如何处理？
- 请口述一个排序模型的结构与训练流程
- 复习机器学习基础与深度学习主流网络结构
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值60
薪资福利
70中等
互联网大厂实习津贴处于市场中上水平，但实习期薪资整体以补贴为主，非核心薪酬驱动型岗位。
薪资信号市场水准 (6.5千–1.1万/月)
成长发展
95较高
岗位直接对接业界前沿推荐算法与超大规模深度学习技术，提供充足的实战平台与导师指导，技能成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐系统、深度学习、进化学习、强化学习、NLP、Hadoop
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心算法岗通常节奏较快，JD未提及弹性工时或远程政策，大概率需坐班且面临一定业务交付压力。
工作模式未明确
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
60中等
岗位致力于优化数亿用户的推荐体验，具有明确的用户价值导向，但商业变现属性较强，社会公益属性相对中性。
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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