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快手
策略算法实习生
立即应聘

策略算法实习生

发布于 大约 15 小时前

实习/见习

北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
机器学习
深度学习
PyTorch
强化学习
TensorFlow
推荐系统
广告算法

AI 估算 · 6k–10k

实习生薪资通常按日或月结算,快手作为一线互联网大厂,实习薪资具有竞争力,硕士实习生月薪一般在6000-10000元。

职位详情

关于这个职位

作为快手策略算法实习生,你将参与机器学习前沿技术的研究与应用,包括深度学习、强化学习等

工作涉及推荐、广告、风控等核心业务场景的算法优化,以及机器学习训练/推理平台的开发
这是一个深入了解大规模AI系统并实践前沿算法的宝贵机会

最低要求

硕士及以上学历

机器学习优化、深度学习背景扎实,有实际应用经验优先
熟练使用C++/Python等编程语言
熟悉Linux开发环境和常用开发工具,熟悉Tensorflow/PyTorch/MxNet/XGBoost等机器学习平台及工具

工作职责

追踪机器学习领域最新进展,包括深度学习、强化学习、迁移学习、元学习等

将机器学习前沿技术在推荐、广告、游戏、风控等业务场景进行应用落地和优化
开发通用或者定制化并行的机器学习训练/推理平台
集成和优化目前主流的机器学习框架,比如TensorFlow、PyTorch

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 快手是短视频和直播领域的头部公司,拥有海量真实业务数据,算法实习含金量高
  • 团队技术氛围浓厚,可接触到业界前沿的深度学习技术和大规模分布式系统
  • 实习岗位有较大转正机会,为进入互联网大厂算法岗铺路
  • 从研究到落地的过程需要较强的工程能力,不只是调参
  • 适合机器学习基础扎实、有较强编程能力、渴望在大平台积累实战经验的硕士以上在校生

缺点 / 挑战

  • 算法领域竞争激烈,需要对理论基础和编程能力都有较高要求
  • 工作节奏较快,可能需要同时跟进多个项目,有一定压力

角色解读

  • 实习期表现优秀可转正,成为正式算法工程师,深入参与核心业务
  • 未来可成长为高级算法专家,专注于某个领域(如推荐、广告、风控)的模型创新
  • 也可转向AI平台开发方向,成为机器学习工程师或架构师
  • 你将跟踪机器学习前沿技术,如深度学习、强化学习等,并探索其在快手核心业务(推荐、广告、风控)中的实际应用
  • 负责优化现有算法模型,提升业务指标,例如广告点击率、推荐精准度等
  • 参与开发并行化的机器学习训练/推理平台,提高模型迭代效率
  • 集成和优化TensorFlow、PyTorch等主流框架,支持大规模训练需求
  • 扎实的机器学习理论基础,熟悉常见算法(如DNN、CNN、RNN、强化学习等)
  • 熟练使用C++和Python,具备良好的编程能力
  • 熟悉Linux开发环境,掌握TensorFlow、PyTorch等至少一个深度学习框架
  • 了解分布式训练、模型优化等工程化知识者优先

申请策略

  • 投递前仔细研究快手的技术博客或公开分享,展现对公司的兴趣
  • 准备一个与推荐/广告相关的算法优化case,展示分析和解决问题的能力
  • 突出机器学习相关项目经历,特别是落地应用(如推荐、广告、风控)的项目
  • 详细描述在TensorFlow/PyTorch等框架下的模型训练和优化经验
  • 强调C++/Python编程能力,如有开源贡献或竞赛获奖更佳
  • 展示对前沿技术的关注,如列出阅读过的论文或复现的模型
  • 复习强化学习、迁移学习等非经典深度学习方向的知识
  • 加强Linux命令行和脚本编写能力,熟悉docker、git等工具

面试指南

  • 项目介绍使用STAR法则(情境、任务、行动、结果),突出技术难点和你的贡献
  • 技术问题先给出定义,再分析优缺点,最后结合业务场景说明应用
  • 系统设计类问题要明确约束,给出多种方案并对比优劣
  • 请介绍一下你做过的一个机器学习项目,包括问题定义、模型选择、效果评估
  • 解释深度学习中的正则化方法(如Dropout、Batch Normalization)的原理和作用
  • 在推荐系统中,你是如何处理冷启动问题的?
  • 说说你对策略算法的理解,与普通算法工程师的区别?
  • 手撕一道中等难度的LeetCode题目

匹配度报告

68
综合匹配度

快手算法实习:前沿技术、大平台、强成长性,但薪资和WLB一般。

适合人群
该实习最适合追求技术成长、希望积累一线大厂算法经验的求职者,对薪资和WLB要求不高者更佳。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利50
成长发展90
工作生活60
使命价值70

薪资福利匹配

50较低

实习薪资处于行业中等偏上水平,但相比正式岗位仍有差距;快手作为大厂,福利待遇规范,但实习岗位通常不包含年终奖等长期激励。

薪资信号未披露(AI估算:6K-10K/月)

成长发展匹配

90较高

该实习岗位能接触前沿技术和海量真实数据,团队技术实力强,对个人技能成长极为有利。但实习生多以执行任务为主,自主研究空间可能有限。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、强化学习、迁移学习、TensorFlow、PyTorch、推荐系统
业务类型profit_center

工作生活匹配

60中等

北京办公,租房成本高。实习生通常需要全职到岗,但快手工作强度可能较高,WLB一般。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

互联网短视频行业仍属增长赛道,算法对用户体验和商业变现至关重要,具有一定社会影响力。但实习岗位在短期很难看到完整的业务闭环,使命感一般。

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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