岗位职责
- AI for Rec: 研究如何利用模态对齐、用户行为CoT等技术手段, 基于LLM的推理能力和世界知识提升对用户个性化偏好的刻画，赋能电商场景下的模型预估，实现更精准的人货匹配；
- 生成式推荐: 包括推荐领域下生成式模型相较于判别式模型的优劣对比，生成式训练范式设计、生成式模型结构优化、基于RL的排序目标对齐等方向，设计有scale-up能力的模型方案；
- ai-infra下的模型落地: 负责大模型infra下的预估模型落地，包括更加算力友好的算法方案设计、训练加速、线上部署、链路优化、计算复杂度优化等，推动先进技术成果的规模化落地。
职位要求
- 具备复杂问题解决能力, 拥有优秀编码能力，扎实的数据结构和算法功底;
- 熟悉大规模机器学习/深度学习算法；
- 具有如搜索/推荐/广告等相关领域经验，时刻关注业内前沿技术；
- 对技术有热情，兼具务实且创新的精神，热衷于在实际工作中发现问题、验证问题、不断提出自己的想法和技术方案；
- 有良好的沟通表达能力, 具有团队精神, 有良好的团队协同能力；
- 在顶会（SIGIR、SIGKDD、ICML、NIPS、WWW、AAAI、CIKM、ACL、RECSYS等）或期刊上发表过论文者优先。
