推荐算法实习生（J104699）

优缺点分析

角色解读

• 可从推荐算法实习生逐步成长为推荐系统、深度学习或大模型算法工程师
• 生成式推荐和多智能体系统是当前推荐与大模型结合的前沿方向，有利于积累差异化技术经验
• 若能在亿级用户业务中沉淀完整项目闭环，后续可向算法专家、技术负责人或大模型应用方向拓展
• 实习期表现优秀者通常有机会继续深入核心业务或争取正式岗位机会
• 参与百度Feed推荐系统核心模块研发，把大规模深度学习和推荐算法应用到亿级用户产品中
• 围绕生成式推荐模型重构推荐系统架构与底层逻辑，推动新范式在真实业务场景中落地
• 构建具备自主决策、协作与工具调用能力的多智能体系统，解决推荐场景中的复杂业务问题
• 结合数据洞察理解推荐业务，通过技术创新推动业务指标提升
• 具备深度学习、大模型、自然语言处理、推荐系统或信息检索中至少一个方向的理论背景或实践经验
• 熟练掌握Python、C++等编程语言，能使用PyTorch、LangGraph等框架和工具
• 对技术研究和应用有浓厚兴趣，学习能力强，能快速理解并应用新知识
• 具备良好的沟通表达、团队合作和主动沟通意识

申请策略

• 关注百度Feed推荐业务、生成式推荐和大模型应用的最新动态，面试中体现业务理解
• 提前准备实习时间说明，明确可稳定投入4个月以上，并强调学习能力与主动性
• 突出推荐系统、信息检索、深度学习或大模型相关项目经历，说明个人负责的具体模块
• 展示Python/C++工程能力，以及PyTorch、LangGraph等框架的实际使用经验
• 用数据量化模型效果或业务指标提升，例如召回率、排序效果、线上收益等
• 如有论文、竞赛、开源项目或大模型应用实践，应放在简历显眼位置
• 提前补齐生成式推荐、LLM、多智能体系统的基础知识，理解其与传统推荐链路的差异
• 复习推荐系统召回、排序、重排等核心模块，并准备一个可深入讲解的实践项目

面试指南

• 项目类问题按“业务问题—技术方案—实验设计—结果复盘”回答，突出个人贡献和量化结果
• 前沿类问题先讲清概念和动机，再结合实际推荐场景分析可行性与风险
• 基础类问题先给结论，再补充原理、公式或工程细节，避免只背概念
• 请介绍一个你参与过的推荐系统或深度学习项目，重点说明问题、方法和结果
• 生成式推荐与传统推荐系统有什么区别？你认为落地难点在哪里？
• 如何用大模型或多智能体系统解决推荐场景中的复杂业务问题？
• 请解释Transformer/深度学习模型的基本原理，以及你在PyTorch中的实现经验
• Python/C++编程能力如何？请举例说明你处理工程问题的经验