主要职责 1、协助完成学习内容推荐相关算法的开发、实验与优化，包括召回、排序、重排等模块。 2、参与基于图的召回和相似推荐实现，挖掘用户、内容、知识点之间的关联关系，支持个性化推荐与学习路径优化。 3、参与教育知识图谱的构建与维护，支持课程、题目、视频、文章等内容的关系建模与标签化。 4、协助完成用户行为数据、学习内容数据的清洗、加工与特征处理。 5、基于实验结果、业务数据和用户反馈，对推荐效果进行分析，支持策略迭代与优化。 6、参与推荐系统相关模块的代码开发、测试与维护，协助完成离线实验或在线服务支持。 7、与产品、教研、运营、数据等团队协作，推动需求落地。 任职要求 基本要求 1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能、数学、统计学等相关专业优先。 2、每周可实习3天及以上，实习周期3个月及以上，能长期实习者优先。 3、技术要求 4、具备扎实的编程基础，熟悉 Python / Java / C++ 中至少一门语言。 5、了解常见的数据结构与算法，有良好的代码习惯。 6、对机器学习、推荐系统、数据挖掘等方向有基础了解。 7、熟悉或接触过至少一种机器学习/深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn。 了解 SQL、Hive、Spark、Flink、Linux 等常用工具者优先。 8、了解知识图谱、图算法或图表示学习相关基础知识者优先。