岗位职责： 1、协助团队研发与优化推荐算法，提升平台的推荐精度与用户匹配度； 2、参与数据分析与挖掘，提取与分析用户行为数据，提升推荐系统的个性化与智能化； 3、协助进行模型训练与评估，优化模型的召回率、精准率、F1值等性能指标； 4、支持团队进行算法调优、数据清洗与模型实验，整理实验结果并撰写报告； 5、与团队成员合作，开展跨部门沟通，推动算法与产品需求的对接，确保算法落地。 岗位要求： 1、计算机、数据科学、人工智能等相关专业的在校本科生或研究生； 2、扎实的编程能力，熟悉Python、Java或C++等编程语言，具备基本的算法与数据结构知识； 3、了解推荐系统的基本原理（如协同过滤、矩阵分解、深度学习等），对算法优化和数据分析有浓厚兴趣； 4、熟悉常用的数据分析与机器学习工具，如Pandas、Numpy、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等； 5、具备良好的团队合作精神，沟通能力强，能够快速学习与适应新技术； 6、有实际推荐算法项目经验者优先，或参与过开源项目者优先。 加分项： 1、熟悉大数据处理与分布式计算框架，如Hadoop、Spark、Flink等； 2、有深度学习框架（如TensorFlow、Keras、PyTorch）应用经验，了解深度推荐模型（如神经协同过滤、DNN等）； 3、具有推荐系统相关的科研经历或论文发表者优先； 4、有一定的英语阅读能力，能够阅读技术文档并进行英文沟通。 实习期间福利： 1、提供技术培训与学习机会，接触到最新的推荐算法与大数据技术； 2、参与实际项目的开发与优化，拥有独立承担任务的机会； 3、实习表现优秀者有机会转正，参与公司后续的算法研发工作； 4、团队氛围友好，注重员工成长与职业发展。 团队背景： 我们是清华大学团队，团队成员来自清华、北大等顶尖学府，核心成员有丰富的推荐算法研究与应用经验。团队氛围开放，注重技术创新与团队合作，期待更多有潜力的实习生加入我们，共同开发AI推荐系统。