小红书(xiaohongshu)招聘【Ace顶尖实习生】基于Agent的交互式推荐系统
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岗位职责:
传统的推荐系统通常被称为“猜你喜欢”,主要依赖用户的历史行为来推荐(猜)用户可能喜欢的物品。从大量用户之声的数据看,很多用户对推荐结果并不满意,提出了明确的改进诉求,但传统推荐系统无法理解这些诉求。基于Agent的交互式推荐系统旨在为用户提供一个智能助理,让用户通过自然语言表达自己对推荐结果的定制化需求(如多出/少出哪类内容),再通过调用相关skills来干预推荐结果以满足用户需求,让用户跟推荐系统间实现自然的交互,颠覆传统只靠”猜“的推荐模式。这种针对性满足用户需求的功能一定可以大幅提升用户的满意度,增加用户粘性。
这其中有很多技术问题需要解决,包括用户需求的理解、skills的编排调用、物品内容和用户指令间相关性的识别、用户指令特征跟行为特征的融合等,很值得深入研究。
任职要求:
1、不限年级,本科及以上在读,计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先;
2、精通Tensorflow,Pytorch等工具,了解深度学习技术,具有模型优化经验;
3、熟悉Linux开发环境,熟练掌握C++,python,Shell等编程语言,对数据结构与算法有深刻理解者优先;
4、在相关国际会议或期刊(ICASSP、INTERSPEECH、ISMIR、 ASRU、 TASLP、 Speech Communication)发表过论文者优先;
5、良好的沟通协作能力,责任心强,积极主动,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。
传统的推荐系统通常被称为“猜你喜欢”,主要依赖用户的历史行为来推荐(猜)用户可能喜欢的物品。从大量用户之声的数据看,很多用户对推荐结果并不满意,提出了明确的改进诉求,但传统推荐系统无法理解这些诉求。基于Agent的交互式推荐系统旨在为用户提供一个智能助理,让用户通过自然语言表达自己对推荐结果的定制化需求(如多出/少出哪类内容),再通过调用相关skills来干预推荐结果以满足用户需求,让用户跟推荐系统间实现自然的交互,颠覆传统只靠”猜“的推荐模式。这种针对性满足用户需求的功能一定可以大幅提升用户的满意度,增加用户粘性。
这其中有很多技术问题需要解决,包括用户需求的理解、skills的编排调用、物品内容和用户指令间相关性的识别、用户指令特征跟行为特征的融合等,很值得深入研究。
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1、不限年级,本科及以上在读,计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先;
2、精通Tensorflow,Pytorch等工具,了解深度学习技术,具有模型优化经验;
3、熟悉Linux开发环境,熟练掌握C++,python,Shell等编程语言,对数据结构与算法有深刻理解者优先;
4、在相关国际会议或期刊(ICASSP、INTERSPEECH、ISMIR、 ASRU、 TASLP、 Speech Communication)发表过论文者优先;
5、良好的沟通协作能力,责任心强,积极主动,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。
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