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一起来构建下一代智能推荐系统｜明星 AI 初创 Tara 招募大模型算法实习生
方向：Agentic Recommendation / Generative Recommendation
关于我们
Tara App 正在打造新一代年轻人社交网络，以 Skill Chat 为核心，连接有趣、愿意分享和互助的年轻人，让每个人都能因技能、兴趣和真实需求找到同路人、获得真实回应。
推荐系统正从基于历史行为的被动预测，走向基于用户意图、长期记忆和持续反馈的主动决策。Tara 持续探索 Agentic Recommendation 与 Generative Recommendation，让系统具备理解、推理、工具调用和自我迭代能力，打造面向下一个时代的智能推荐系统。
你能获得什么
1. 参与前沿算法探索：研究 Agentic Recommendation、Generative Recommendation 等快速发展的方向，并推动算法在真实产品中落地。
2. 完整的产品实践：参与从问题发现、算法研发到效果验证的完整闭环，通过真实业务指标检验算法价值。
3. 与核心团队直接协作：团队成员来自字节跳动、腾讯、百度等头部科技公司，实习生可以直接参与算法、产品与技术讨论。
4. AI 原生研发环境：团队将 AI Agent 深度融入研究、开发和数据分析流程，并提供高阶 AI 工具支持。
5. 有竞争力的实习薪资：为优秀候选人提供行业内具有竞争力的实习待遇。
职位描述
1. 参与 Tara 智能推荐系统的研发，探索大模型与召回、排序及多目标学习的融合，提升用户点赞、开聊和持续互动的意愿。
2. 探索 Agentic Recommendation 与 Generative Recommendation，包括用户理解、长期记忆、推荐推理、工具调用、关系建模和策略自迭代。
3. 参与模型的数据构造与训练优化，探索 SFT、强化学习、Reward Model 和测试时计算等技术。
4. 参与社区生态安全建设，利用大模型、机器学习与策略系统识别风险用户和低质量内容。
5. 建立离线评测与效果分析体系，推动前沿算法进入真实产品。
职位要求
1. 计算机、人工智能、自动化、数学、统计等相关专业本科及以上在读，具备扎实的机器学习和深度学习基础，熟悉 Python、PyTorch。
2. 在推荐系统、智能搜索、大模型后训练、强化学习、Agent 或社区风控至少一个方向有研究或项目经验。
3. 对 Agentic Recommendation、Generative Recommendation、LLM4Rec 等方向有浓厚兴趣。
4. 对数据敏感，能够从指标和真实案例中发现问题，并设计可验证的算法方案。
5. 具备产品意识和较强的行动能力，能够熟练使用 Claude Code、Codex 等 AI Coding 工具。
6. 每周可实习不少于4天，连续实习4个月以上。
加分项
1. 在 KDD、SIGIR、RecSys、WWW、ICML、NeurIPS、ICLR、ACL 等顶级会议发表过论文或有高质量研究成果。
2. 有推荐 Agent、生成式检索、大模型后训练或强化学习实践经验。
3. 对 AI 社交、AI 搜索和下一代推荐系统有独立思考与技术判断。