我们是 Viba，用智能影像激发美好生活方式。通过最前沿的生成式 AI 技术，将时尚单品转化为沉浸式、可交互的风格内容。在这里，AI 不再只是推荐引擎，而是你的个人风格共创伙伴。我们正在打造一个全新的时尚生态，用技术帮助每个人探索和表达“理想中的自己”。 岗位职责 作为一名推荐算法实习生，你将是项目核心技术团队的一员，深度参与： “Vibe Graph”数据建模： 参与设计和实现用户 “Vibe Graph” 的深度建模，包括用户、商品、场景、风格和情感等高维度数据的表示学习。 下一代推荐系统开发： 基于大模型和多模态信息，探索和实现新颖的推荐算法，如风格推荐、跨域推荐和冷启动问题解决方案。 算法效果评估与优化： 负责离线和在线实验，对推荐算法的效果进行科学评估，并进行持续迭代和优化。 前沿技术追踪： 关注推荐系统、大模型和多模态领域的最新论文和技术动态，并将创新想法应用于项目中。 职位要求 学历背景： 计算机科学、人工智能、统计学等相关专业在校生，硕士或博士优先。 专业知识： 扎实的机器学习和深度学习基础，熟悉推荐系统、强化学习或图神经网络（GNN）等相关技术。 编程能力： 熟练掌握 Python 编程，熟悉 PyTorch、TensorFlow 等至少一个主流深度学习框架。 项目经验： 有推荐系统、广告算法、搜索排序或大模型相关项目经验者优先。 加分项： 了解多模态推荐或内容理解相关技术。 有在 Kaggle 或其他算法竞赛中获奖的经历。 具备良好的数学功底、数据分析能力和解决问题能力。 对用户行为和数据挖掘有浓厚兴趣。