岗位职责
- 探索多模态（去ID化）在电商冷启场景的落地，优化冷启商品/内容的分发效率；
- 探索冷启动与跨域推荐，构建可迁移的统一冷启推荐大模型，实现不同业务场景下的高效迁移和应用；
- 优化大规模模态编码器的训练及推理策略，提高资源利用效率，降低模型训练时间和GPU内存消耗；
- 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。
职位要求
- 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生；
- 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；
- 熟悉多模态模型的建模与建模，有多模态预训练大模型如BERT、GPT、Vision Transformer和CLIP等实践经验者优先；
- 良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。
