小红书信息流推荐算法实习生（精排方向）

1、负责推荐精排模型的落地；尝试soft search、end2end等长序列建模，也可以尝试探索时长建模的方向； 2、沉淀社区推荐技术，并探索业务的边界。能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题，并将机器学习等推荐技术有效应用于小红书App社区图文及视频推荐，提升海量用户体验，Inspire Life；

任职资格 编程基本功扎实，熟悉常用的数据结构和算法，擅长Java/C++/Python中至少一门语言； 熟悉机器学习、数据挖掘、数理统计等领域知识，有搜广推相关领域算法的工作经验； 踏实勤奋，自我驱动，善于沟通，勤于思考，具有较强的动手实践能力和技术热情。 加分项： 有运筹学、博弈机制、图神经网络、大规模机器学习等领域的研究和实践经验； 机器学习/数据挖掘竞赛成绩优异者，如Kaggle/KDD Cup等； 或有ACM/NOI获奖经历； 在国际顶级会议（Recsys、KDD、NIPS、ICML、ACL等）以第一作者发表过高水平论文者。