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快手
算法实习生(孵化)-【主站】
立即应聘

算法实习生(孵化)-【主站】

发布于 大约 18 小时前

实习/见习

北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
PyTorch
TensorFlow
LLM
多模态
AIGC
音视频处理
推荐算法
音乐推荐

AI 估算 · 4k–8k

快手大厂算法实习生薪资有竞争力,通常按日薪200-400元/天,月薪约4k-8k。

职位详情

关于这个职位

这是一个快手主站算法实习岗位,你将参与音乐、短视频等多个场景的推荐算法优化,并探索LLM/VLM在业务中的落地,以及音视频智能处理等前沿工作

适合对推荐系统、大模型应用感兴趣的算法同学

最低要求

教育背景: 计算机、数学、电子信息或相关专业

编程功底: 扎实的 Python/C++ 编程能力,熟练使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架
算法基础:熟悉经典的推荐算法或深度学习基础,熟悉 Transformer 架构及主流大模型的原理与微调方法
协作精神: 优秀的逻辑思维能力,对解决挑战性问题充满热情,具备良好的团队沟通能力

工作职责

推荐算法优化:参与音乐、短视频流、语音直播、视频模版的推荐模型研发,包括召回、粗排、精排及重排各阶段的策略优化(如多目标学习、长序列建模、强化学习等)

多模态大模型应用:探索 LLM/VLM 在音乐推荐、标签自动打标、语义搜索及用户评论分析中的落地
音视频智能处理:参与视频自动剪辑算法的研究,包括卡点算法、素材自动挑选、音视频对齐及智能成片
前沿技术跟踪: 跟踪 AIGC、音乐生成、多模态理解等领域的最新论文,并在实际业务场景中进行复现与改进

优先资格

加分项(满足其一即可):有音视频多模态处理经验(如音频特征提取、视频特征表示)

在顶会(CVPR, ICCV, RecSys, KDD, SIGIR 等)发表过论文或有高含金量竞赛获奖经历
本身是音乐发烧友或视频剪辑爱好者,对产品逻辑有独特见解

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 快手是短视频巨头,主站推荐算法核心,技术氛围浓厚
  • 涉及推荐、大模型、多模态、AIGC等多项前沿技术,学习机会丰富
  • 实习生有机会转正,职业起点高
  • 算法岗竞争激烈,对理论基础和动手能力要求高
  • 工作强度可能较大,需要快速学习和产出
  • 作为实习生,需要主动适应业务和团队节奏
  • 适合对推荐系统、大模型或音视频处理有浓厚兴趣,希望在大平台快速成长的算法方向学生

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 从实习生成长为推荐算法工程师或AI研究员,可转正
  • 积累多模态、大模型等前沿技术经验,未来可向AI专家发展
  • 在快手主站核心业务中锻炼,有机会参与高影响力项目
  • 参与推荐算法的召回、粗排、精排及重排策略优化,提升用户体验
  • 探索LLM/VLM在音乐推荐、标签自动打标、语义搜索等场景的落地应用
  • 研究视频自动剪辑算法,包括卡点、素材挑选和音视频对齐
  • 跟踪AIGC、多模态等前沿论文,并在业务中复现和改进
  • 扎实的Python/C++编程能力,熟悉PyTorch或TensorFlow
  • 熟悉推荐算法或深度学习基础,掌握Transformer及大模型微调方法
  • 有音视频多模态处理经验或相关论文/竞赛加分
  • 优秀的逻辑思维和团队协作能力

申请策略

  • 了解快手的核心产品(主站、快手极速版等),面试中展现对产品的理解
  • 准备2-3个高质量项目案例,能用STAR法则清晰描述
  • 突出推荐系统或NLP/CV相关项目经历,尤其有落地经验
  • 如有顶会论文或Kaggle竞赛获奖,务必醒目展示
  • 强调Python、PyTorch/TensorFlow技能,以及Transformer模型使用经验
  • 如有音视频处理或音乐相关爱好,也可提及
  • 复习推荐算法基础,如召回、排序、多目标学习等
  • 学习LLM微调方法(如LoRA)和多模态模型基础

面试指南

  • 对于项目问题,使用STAR法则(背景、任务、行动、结果),突出难点和你的贡献
  • 对于技术原理问题,先清晰解释概念,再结合实际应用场景
  • 对于开放性问题,展示思考框架:问题拆解、可能方案、优缺点分析
  • 请介绍一个你参与过的推荐系统项目,包括使用的算法和效果
  • Transformer的自注意力机制是如何工作的?如何应用到推荐模型?
  • 如果让你优化音乐流推荐,你会考虑哪些特征和模型?
  • 手写代码:实现一个简单的softmax函数或矩阵乘法
  • 你对AIGC在推荐中的应用有什么看法?

匹配度报告

62
综合匹配度

快手主站算法实习,前沿技术栈,成长空间极大,但实习薪资一般且需现场办公。

适合人群
最适重视技能成长和技术前沿的求职者,对薪资和WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利50
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

50较低

实习薪资未明确,但按市场行情约为4k-8k/月,属于中等水平,缺乏正式福利。

薪资信号未披露(AI估算:4K-8K/月)

成长发展匹配

90较高

该职位涉及推荐、大模型、多模态等前沿技术,成长空间极大,适合追求技术积累的求职者。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐算法、Python、PyTorch、TensorFlow、Transformer、LLM、多模态、AIGC
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

仅现场办公,北京通勤可能较长,实习期工作强度未明确但互联网公司通常较大。

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

短视频和AI行业属于高速增长赛道,但产品娱乐属性对社会影响力有限。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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