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Kuaishou Technology · Beijing

机器学习算法实习生

Beijing

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Job description

  • 参与机器学习与大模型领域工作,进行深度学习/因果模型/大模型agent的设计、训练、评估与迭代优化,支持线上业务指标提升;
  • 参与特征工程、数据清洗与样本构建(含数据分析、指标口径对齐与可视化;
  • 跟进并复现前沿论文/开源方案(推荐/排序/因果推断/时序预测等方向之一),完成实验对比与结论沉淀;
  • 与产品、数据、工程同学协作,推动小型项目从需求到上线验证的闭环。
  • 本科/硕士在读,计算机/统计/数学/电子等相关专业,具备扎实的编程与数据结构基础;
  • 熟练使用 Python,掌握常用数据分析工具(numpy/pandas)与至少一种深度学习框架(PyTorch/TensorFlow);
  • 理解典型的机器学习、深度学习、大模型后训练能力,和常用损失函数与评估指标(AUC、LogLoss、RMSE 等);

有较好的实验习惯与工程意识

  • 代码规范、可复现、能写清实验报告与结论;
  • 具备良好的沟通协作能力与自驱力,能在导师指导下独立推进任务。 加分项 有因果推断/uplift/AB 实验挖掘经验或兴趣; 有推荐/多任务学习等相关项目经验; 有大数据处理经验(SQL/Spark/Hive/ClickHouse),或有线上服务化经验(FastAPI/GRPC); 论文复现、竞赛(Kaggle/天池等)。

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