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推荐算法实习生（J106143）
推荐算法实习生（J106143）
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
Feed推荐
Paddlepaddle
Pytorch
Tensorflow
推荐算法
数据挖掘
机器学习
深度学习
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
大厂核心算法实习、技术前沿、成长空间大，但工作地点集中且强度未明
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
6.0千
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 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
本岗位聚焦百度Feed推荐系统的核心算法研发与迭代，运用大规模机器学习与深度神经网络技术优化内容分发策略
通过数据洞察精准匹配用户需求，结合业务场景创造用户与商业双重价值，同时致力于搭建优质内容流量阶梯，赋能创作者并推动平台生态健康可持续发展
最低要求
具备扎实的机器学习和数据挖掘基础，熟悉常用的推荐算法和技术
熟练掌握Python\C++等编程语言，熟悉常用的机器学习框架和工具，如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等
具备较强的团队合作能力和沟通能力，能够与产品、运营等多个团队紧密合作，共同完成项目目标
工作职责
参与Feed推荐系统核心模块的技术工作，将大规模机器学习算法应用于亿级别用户产品中
参与Feed中以促进优质作者成长为基础的推荐算法优化，搭建以内容品质为导向的流量阶梯，提升整体分发优质率，运用超大规模深度神经网络模型和机器学习技术，探索业界前沿的推荐技术
持续学习、理解作者成长、资源冷启、关注粉阅策略及机制，通过敏锐的数据洞察，深入挖掘潜在价值和需求，实现作者赋能，并通过技术创新推动生态健康发展
在个性化推荐场景下，洞察用户需求，将推荐算法与业务紧密结合，创造用户价值和商业价值
优先资格
具有信息流推荐、内容推荐等相关领域的工作经验者优先，有大型互联网企业背景者尤佳
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触亿级DAU产品的核心推荐链路，数据规模与业务复杂度极高
- 技术栈前沿，直接运用深度学习与大规模分布式训练等业界主流方案
- 依托头部互联网平台背书，简历含金量高，利于后续职业跳槽与发展
- 业务聚焦优质内容生态，算法成果可直接影响创作者收益与用户体验
- 推荐系统迭代节奏快，需持续跟进最新论文与工业界SOTA方案
- 线上A/B测试与效果归因要求严谨，算法调优需兼顾稳定性与性能
- 跨部门协作频繁，需快速理解业务逻辑并在有限资源下推进项目
- 实习期考核通常较严格，需在规定时间内产出可验证的算法改进结果
- 适合计算机、数学、统计等相关专业在校生，对推荐系统与AI应用有强烈兴趣，具备扎实编程基础与算法理论储备的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向深耕：向资深推荐算法专家发展，主导复杂推荐架构设计与核心技术攻关
- 横向拓展：转向搜索广告、电商推荐或大模型生成式推荐等交叉业务线
- 技术管理：积累项目经验后转型算法Team Leader，负责团队规划与技术梯队建设
- 负责百度Feed信息流推荐系统的核心算法模块开发与迭代优化
- 运用大规模机器学习与深度神经网络模型，提升内容分发效率与优质率
- 通过数据洞察分析用户需求与作者成长路径，设计流量分配策略
- 将算法技术与业务场景深度融合，平衡用户体验与商业价值转化
- 扎实的机器学习与数据挖掘理论基础，熟悉主流推荐算法原理
- 熟练掌握Python或C++编程，能熟练调用TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle等框架
- 具备较强的工程落地能力，能将算法模型部署至亿级规模线上服务
- 良好的跨团队协作与沟通能力，能与产品、运营团队高效对齐目标
申请策略
- 提前了解百度智能云与文心一言在推荐领域的布局，展现对业务趋势的关注
- 准备1-2个完整的算法项目案例，重点说明问题定义、特征工程、模型选型与效果评估
- 突出机器学习/深度学习课程成绩或相关科研项目，展示理论功底
- 详细列举使用Python/C++及TF/PyTorch等框架完成的算法实践或竞赛经历
- 量化过往推荐/排序类项目的指标提升（如CTR、NDCG、覆盖率等）
- 强调跨团队协作经验，体现将技术转化为业务价值的闭环能力
- 强化线性代数、概率论与最优化理论，夯实算法底层数学基础
- 动手复现经典推荐模型（如Wide&Deep、DIN、MMOE），熟悉工业界建模流程
面试指南
- STAR法则回答项目经历：清晰界定业务背景、你的具体动作、采用的技术方案、最终可量化的业务收益
- 算法对比类问题采用维度拆解：从模型表达能力、计算复杂度、数据依赖度、线上延迟四个维度客观对比
- 故障排查类问题遵循由浅入深逻辑：先检查数据管道与监控告警，再回溯特征分布与模型版本，最后进行离线重训与A/B验证
- 请简述你熟悉的推荐算法有哪些？它们各自的优缺点是什么？
- 如何在海量稀疏特征下构建高效的Embedding表示？
- 描述一次你通过数据分析发现模型瓶颈并成功优化的经历
- 如果线上推荐CTR突然下降，你会如何排查与定位问题？
- PaddlePaddle与其他主流框架相比，在工业部署上有哪些优势？
职位点评
薪资福利65
成长发展92
工作生活48
使命价值75
薪资福利
65中等
实习津贴处于北京互联网大厂中等偏上水平，能提供基本生活保障，但JD未明确具体金额与额外福利，整体补偿性满足度中等。
薪资信号未披露（AI估算：5.0–7.5千/月）
成长发展
92较高
岗位直接对接亿级产品核心算法链路，技术栈前沿且工程挑战大，能为算法工程师提供极高的技术成长天花板与实战机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐算法、机器学习、深度学习、TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、数据挖掘
业务类型profit_center
工作生活
48较低
JD未明确办公模式与工时安排，大厂核心研发岗通常节奏较快，通勤集中于市区园区，生活化动机满足程度一般。
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
业务明确指向优质内容分发与创作者生态建设，算法优化能直接改善信息流质量与社会文化价值，意义感动机较强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号促进优质作者成长、推动生态健康发展
创新程度积极采用新技术
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