岗位职责: 1.协助负责小布智能助手PUSH推荐系统全链路核心算法策略的构建和迭代，完成个性化推荐模型、分发策略、用户理解、内容理解等方向突破； 2.应用深度学习、强化学习、自然语言理解、LLM大模型等技术对个性化推荐问题探索与研究，提升用户体验； 3.从海量数据中挖掘用户兴趣偏好，构建用户画像，物品特征等，提升推荐的准确性、多样性，增加用户的粘性，提升用户价值。 任职要求: 1.硕士及以上学历在读学生，计算机、软件工程、机器学习、统计学、应用数学、物理学等相关专业优先； 2.熟练掌握Python/Java/C++中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础，具有优秀的编程能力； 3.熟悉常用的机器学习算法、数据挖掘、深度学习等方向的理论和应用，能够理解算法原理，并有能力研究和优化算法； 4.熟悉Linux开发环境，熟悉Hadoop、spark、Hive、SQL语言等大数据处理工具； 5.熟悉TensorFlow或Pytorch等深度学习框架； 6.优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情； 7.责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力； 8.实习时间3个月及以上，每周至少4天； 【加分项】 1.有推荐、搜索、广告相关经验，有数据挖掘、用户画像、内容理解、分发策略、模型训练相关经验优先； 2.有ACM、Kaggle等竞赛经历/获奖者优先。