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网易
平台算法实习生(网易云音乐)
立即应聘

平台算法实习生(网易云音乐)

发布于 大约 18 小时前

实习/见习

杭州市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
实习与临时职位
深度学习
大数据
强化学习
自然语言处理
TensorFlow
推荐算法

AI 估算 · 4k–7k

网易杭州实习生日薪约200-300元,按22个工作日计算月薪在4400-6600元,综合行业标准和岗位要求估算此范围。

职位详情

关于这个职位

作为网易云音乐的算法实习生,你将加入专注于搜索和推荐算法的团队,利用海量用户数据,使用深度学习、强化学习等前沿技术提升用户体验并驱动商业化

你将接触到大规模分布式机器学习平台,参与实时数据特征体系建设,成为懂数据、懂算法、懂系统的复合型人才

最低要求

年及以后毕业的全日制在校生,计算机、信息、数学专业的硕博士同学优先

熟悉机器学习算法原理和实现,对深度学习/自然语言处理任一子方向有深入研究
算法基础扎实,熟练掌握C++/Java/Python任一种语言,有较强的算法实现能力,可以快速将想法实现
熟练掌握一种以上深度学习框架(Paddle/Tensorflow/Torch/MxNet等),有相关实践项目经验
熟练掌握一种以上大数据处理套件(Hadoop、Spark、Flink等),有相关实践项目经验

工作职责

接触到亿级别海量、真实的用户数据,使用深度学习、强化学习、图模型等算法,发挥推荐的价值

使用行业领先的大规模分布式机器学习平台,例如tensorflow等开源的工具,实现并不断优化推荐、搜索等算法
成为“懂数据、懂算法、懂系统、懂业务”的人才,进行数据特征、实时算法、算法分析等某一方面的工作
负责实时的数据特征体系建设,采用Flink实时大数据套件,挖掘数据特征信息,辅助业务算法优化

优先资格

编程能力强,ACMICPC, NOI/IOI,Top Coder等编程比赛获奖者

参加过Kaggle/Imagenet等各种机器学习算法竞赛
有机器学习相关研究经验,有高水平论文成果发表
在AI大模型及应用有一定使用经验及实践者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触亿级真实用户数据,积累大规模推荐系统的实战经验,技术含量高
  • 使用行业领先的分布式机器学习平台和前沿算法(强化学习、大模型等),技能提升快
  • 网易云音乐作为知名互联网产品,平台背书优秀,实习经历含金量高
  • 团队氛围好,鼓励技术探索和业务创新,有导师指导
  • 推荐系统涉及复杂的特征工程和模型调参,需要耐心和细致的实验分析
  • 实习期间可能需要快速融入并产出成果,时间紧任务重
  • 适合计算机或数学背景、对推荐算法和深度学习有浓厚兴趣、渴望在真实场景中磨炼技术的硕博士同学

缺点 / 挑战

  • 对算法基础和实践能力要求高,需要熟练掌握多种框架和工具,学习压力较大

角色解读

  • 实习生转正后可以成为正式算法工程师,深入负责推荐或搜索核心模块
  • 向高级算法工程师、算法专家发展,掌握更复杂的模型架构和系统设计
  • 未来可转型为技术经理或架构师,带领团队推动算法在业务中的落地与创新
  • 负责搜索推荐算法的研发与优化,使用深度学习、强化学习等模型提升推荐效果
  • 参与大规模分布式机器学习平台的搭建与维护,使用TensorFlow等框架训练和部署模型
  • 构建实时数据特征体系,利用Flink等大数据套件挖掘用户行为特征,辅助算法迭代
  • 分析亿级用户数据,进行特征工程和模型评估,推动业务指标提升
  • 扎实的机器学习算法基础,熟悉深度学习或自然语言处理至少一个方向
  • 熟练掌握Python/C++/Java之一,具备较强的算法实现和调优能力
  • 熟练使用至少一种深度学习框架(TensorFlow/PyTorch等)和大数据处理工具(Spark/Flink等)
  • 具备较强的数据敏感度和问题分析能力,能够从海量数据中提取有效特征

申请策略

  • 在简历中展示对网易云音乐产品的了解,例如优化建议或竞品分析,体现业务sense
  • 面试前准备一个完整的推荐系统项目案例,从数据处理到模型部署,能清晰讲述
  • 突出机器学习相关项目经验,尤其是推荐系统、深度学习或NLP方向的实践
  • 强调编程能力和算法竞赛获奖经历(如ACM/Kaggle),以及使用的框架和工具
  • 如果有论文发表或开源贡献,务必列出,体现研究深度
  • 注明大数据处理经验(Spark/Flink等),展示数据处理能力
  • 提前复习推荐系统经典算法(协同过滤、FM、Wide&Deep等),并动手实现
  • 熟悉TensorFlow或PyTorch的分布式训练流程,练习在Spark或Flink上处理数据

面试指南

  • 技术问题采用“原理-实践-优化”框架:先解释算法原理,再结合项目经历说明应用,最后提出改进思考
  • 开放性设计题采用“问题定义-数据探索-方案设计-评估指标”框架,体现系统性思维
  • 请介绍一个你参与过的机器学习项目,包括数据、模型、效果以及你的贡献
  • 推荐系统中如何解决冷启动问题?有哪些常用方法?
  • 深度学习中的过拟合如何避免?在推荐场景中你有哪些实践经验?
  • 谈谈你对Flink在实时特征计算中的应用理解,比如如何处理高并发数据流
  • 如果让你优化网易云音乐的歌曲推荐,你会从哪些方面入手?
  • 复习机器学习基础(如LR、GBDT、深度学习)和推荐系统常见模型(DIN、MMOE等)

职位点评

68
综合评分

网易云音乐算法实习,前沿技术栈、亿级数据、成长天花板高,但薪资一般。

更适合这类人
最适合发展动机强的求职者,追求技术成长和前沿实践,不介意为学习积累牺牲短期高薪。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利50
成长发展90
工作生活60
使命价值70

薪资福利

50较低

实习生薪资行业中等,但网易平台福利较好,如免费三餐、班车等,补偿性激励一般。

薪资信号面议 (4K-7K/月)

成长发展

90较高

该职位提供前沿技术栈(深度学习、强化学习、大模型)、大规模分布式平台,成长空间极大,技能积累丰富。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、强化学习、TensorFlow、Flink、Spark、大模型
成长机会成为'懂数据、懂算法、懂系统、懂业务'的人才
业务类型profit_center

工作生活

60中等

实习期间需现场办公,地点杭州滨江,通勤尚可,互联网公司通常弹性工作,但未明确说明WLB。

工作模式仅现场办公
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

音乐推荐算法直接提升用户体验,产品价值高,能产生社会文化影响,行业处于稳定增长期。

行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号提升用户体验、产生商业化价值
创新程度积极采用新技术
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