总结：
• Tiktok的机器学习工程师实习生（基础模型应用）职位的理想候选人必须是2024年12月及以后毕业的博士研究生，具有机器学习、深度学习、推荐系统、数据挖掘、自然语言处理或计算机视觉等领域的实践经验。他们应具备Python和/或C/C++的编程技能，熟悉主流机器学习框架，具备良好的沟通和团队合作能力，并对学习新技术充满热情。此外，他们应具备获得和保持工作许可的能力。首选资格包括先前的研究/行业经验，主要人工智能相关会议的发表论文，人工智能相关竞赛的强大记录，参与开源人工智能项目，以及对第一原理思维的热爱。
• Tiktok的机器学习工程师实习生将负责优化推荐系统、部署和微调基础模型、与跨职能团队合作、运行A/B测试以及提高机器学习系统的效率。
• TikTok的实习旨在为学生提供实践经验，培养基本技能并探索潜在的职业道路。您将有机会参加充满活力的社交活动和丰富的发展研讨会。在这里，您将在真实场景中运用您的知识，为个人和职业成长奠定坚实基础。该实习计划于2024年5月/6月开始，为期12周。
要求：
• 目前正在攻读博士学位
• 毕业日期在2024年12月及以后，并有意在实习结束后返回学位课程
• 能够在2024年夏季连续工作12周
• 在机器学习、深度学习、推荐系统、数据挖掘、自然语言处理或计算机视觉等领域有实践经验
• 熟练掌握Python和/或C/C++的编程技能，对数据结构和算法有深入的理解
• 熟悉至少一种主流机器学习编程框架的架构和实现（TensorFlow/PyTorch/MXNet）
• 出色的沟通和团队合作能力，对学习新技术和解决具有挑战性的问题充满热情。
• 必须在雇佣时获得所在国家的工作许可，并在雇佣期间保持有效的工作许可。
• 首选资格：
• 先前部署、提示和微调基础模型的研究/行业经验
• 先前在应用机器学习或大规模推荐系统方面的研究/行业经验
• 在NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI、ACL、NAACL、EMNLP、CVPR、ICCV、ECCV、KDD、ICDM、SDM、RecSys等主要人工智能相关会议上发表论文，或在arXiv上发表具有重大影响力的论文
• 在人工智能相关竞赛中具有强大的记录，或参与具有广泛影响力的公共/开源人工智能相关项目
• 对第一原理思维充满热情
职责：
• 理解并优化TikTok领先行业的推荐系统
• 部署、提示和微调尖端的基础模型
• 应用基础模型来增强TikTok的推荐系统和产品，改善数十亿规模的消费者和创作者的体验
• 与产品经理、数据科学家和产品工程师等跨职能团队合作，共同解决问题、完善机器学习算法并沟通结果
• 定期运行A/B测试，进行分析并根据结果迭代算法
• 与基础设施团队合作，改善机器学习系统的效率和稳定性 
洛杉矶