快手
AI应用开发实习生-【快聘线索】
AI应用开发实习生-【快聘线索】
发布于 大约 2 个月前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
软件工程
Deepfm
Din
大模型
特征工程
AutoML
lightGBM
PyTorch
SQL
TensorFlow
AI 估算 · 5k–7k
快手为头部互联网公司，实习生薪资具市场竞争力，结合北京地区技术实习标准，月薪范围合理。
职位详情
关于这个职位
你将以实习生身份加入快手快聘业务，参与蓝领招聘场景的AI应用开发，通过大模型和机器学习技术优化线索匹配、商家匹配和履约预测等核心环节，直接提升业务收入和商家ROI
你将接触海量真实业务数据，动手实践特征工程、模型训练和工程化落地，并在资深同事指导下快速成长
最低要求
计算机、人工智能、数据科学、软件工程、数学、统计、自动化等相关专业
熟悉 Python、C++、Java、R等任一常用编程语言，具备较好的数据处理和代码实现能力
具备机器学习基础，了解分类、排序、回归、推荐系统等常见问题
能熟练使用大模型辅助编码、数据分析、文档整理和问题排查，但不盲信 AI 生成结果
具备良好的实验记录习惯，能够清晰说明实验目标、数据口径、指标结果和下一步优化方向
每周可实习 4 天及以上，实习周期 3 个月以上
工作职责
建设面向蓝领招聘场景的匹配能力，通过大模型辅助完成特征处理、模型训练、离线评估和工程化接入等轻量模型能力
你将参与蓝领线索意向度评分、线索质量识别、商家匹配和履约预测等方向，解决低意向线索入池、优质线索识别不足、商家匹配效率不稳定等问题，提升大盘收入和商家ROI
结合业务数据和大模型能力，完成字段理解、数据清洗、异常识别、特征构造和样本质量分析，包括城市、工种、薪资、到岗时间、内容互动、AI 面试信息、历史投递、商家承接和履约反馈等特征
基于清洗后的样本和特征，完成 baseline 模型训练、调参、离线评估、特征重要性分析和错误样本分析，探索LightGBM、DNN、DeepFM、DIN等模型算法在实际业务场景中落地的方案
参与模型工程化建设，包括训练评估脚手架、实时/批量推理链路、实验记录、模型版本管理、Prompt 工程 和 Review Checklist 沉淀
配合正式员工完成模型结果分析、灰度验证和业务复盘，判断模型是否稳定优于现有规则策略，是否具备进入线上实验的价值
跟踪大模型、特征工程、推荐排序、AutoML 等相关方向的新方法，并尝试将合适方案应用到蓝领线索质量优化场景中
优先资格
研究生优先
熟悉 SQL 者优先
有强化学习、深度学习基础优先
熟悉 sklearn、PyTorch、TensorFlow 任一工具优先
有科研实验、论文复现、数据挖掘比赛、推荐排序项目经验优先
能长期实习优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 快手作为头部互联网公司，实习经历含金量高，为简历增色
- 团队技术栈前沿，涵盖大模型、推荐系统、AutoML等，利于积累前沿技能
- 导师机制完善，正式员工带领，学习路径清晰
- 实习周期要求至少3个月，每周4天，时间投入较大，需平衡学业
- 业务场景复杂，需要快速理解招聘领域知识，对学习能力要求高
- 模型落地涉及工程化，对工程能力也有一定要求，不仅是算法
- 适合对AI、机器学习有浓厚兴趣，希望在大平台积累实战经验的计算机、数据科学等相关专业在校生，特别是研究生或高年级本科生
缺点 / 挑战
- 直接参与核心业务（蓝领招聘），数据量巨大，技术挑战性强，成长速度快
角色解读
- 实习期深入互联网核心业务，积累AI在真实场景的应用经验，为正式offer或下一份工作打下基础
- 可向机器学习工程师、推荐系统工程师、AI应用专家等方向深入发展
- 快手平台提供完善的导师培养和业务资源，长期实习有机会转正，开启职业发展快车道
- 参与AI模型开发，使用大模型和传统机器学习方法处理蓝领招聘场景中的匹配与预测问题
- 进行数据清洗、特征工程、模型训练与评估，并参与模型工程化落地
- 配合团队进行实验设计、灰度验证与业务复盘，推动模型上线
- 持续跟踪大模型、推荐排序等前沿方法，探索在业务中的落地可能
- 掌握Python等编程语言，具备扎实的数据处理与代码实现能力
- 理解机器学习基础，熟悉分类、排序、推荐系统等常见问题
- 熟练使用大模型辅助工作，同时具备批判性思维，不盲信AI输出
- 有良好的实验记录习惯，能清晰汇报实验结果与优化方向
申请策略
- 在简历或求职信中表达对蓝领招聘或互联网求职平台业务的理解和兴趣
- 关注快手的技术博客或开源项目，提前了解团队技术风格
- 突出机器学习项目经验，包括课程项目、竞赛、论文等，强调特征工程和模型调优经历
- 重点展示Python编程能力、数据处理经验（如SQL使用）
- 如果有推荐系统或大规模数据挖掘项目经验，务必详细描述
- 体现使用大模型进行辅助开发的经历，以及自主思考能力
- 提前复习机器学习基础，尤其是分类、排序、推荐系统的常用算法
- 练习SQL和Python数据处理库（pandas, numpy），熟悉sklearn等工具
面试指南
- 对于项目介绍类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 对于技术概念问题，先给出清晰定义，再对比分析，最后结合业务举例
- 对于问题解决类问题，展示系统性思维：分析可能原因、提出验证方案、给出最终建议
- 请介绍一个你完成的机器学习项目，包括数据、模型和结果
- 如何处理大规模数据中的缺失值和异常值？
- 解释LightGBM与XGBoost的区别，以及适用场景
- 在大模型时代，如何保证模型的可解释性和稳定性？
- 如果模型在离线评估中表现很好，但线上效果不佳，可能是什么原因？
职位点评
64
综合评分
大厂核心业务实习，前沿技术栈，成长机会极佳，但需要较高时间投入。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
非常适合重视技能成长和职业发展、愿意投入时间精力学习前沿技术的在校学生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活40
使命价值60
薪资福利
70中等
实习生薪资在行业中有竞争力，但实习期较短，福利相对正式员工有限。
薪资信号未披露（AI估算：5K-7K/月）
成长发展
90较高
前沿技术栈（大模型、推荐排序等）、丰富的实践机会、导师制，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LightGBM、DeepFM、DIN、AutoML
成长机会正式员工、基线模型、大规模数据、前沿方法
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，每周至少4天，实习周期长，且未提及弹性工作或WLB相关信息，生活平衡度较低。
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
60中等
业务方向是蓝领招聘，具有社会价值（帮助蓝领求职），但具体使命导向不明显。
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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