部门介绍
【 】 我们是 GMarket 搜索推荐算法团队，负责韩国电商平台 GMarket 搜索与推荐全链路的算法研发，致力于用搜索推荐算法撬动 GMV 大盘增长。团队覆盖首页、详情页 、搜索结果页、词导购、图搜等核心场景。 【
岗位职责
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- 探索搜索与推荐的联合建模范式，研究跨场景用户行为与语义表征的统一表达，让搜索与推荐共享模型主体与优化目标，并在电商场景中验证其收益来源；
- 探索搜索推荐的端到端建模范式，研究如何统一召回与排序、统一目标与统一优化，并在电商场景中界定其方法边界与收益来源；
- 研究生成式与多模态建模范式在电商搜索推荐中的应用，包括生成式召回与 Query 改写、多模态语义表征、用户长序列建模，以及大模型在排序与相关性任务上的迁移；
- 跟进 KDD、WWW、SIGIR、RecSys、NeurIPS 等领域的最新进展，系统复现关键工作并形成可发表的技术创新，让研究成果在真实业务场景中得到检验。
职位要求
- 计算机、人工智能、统计、数学等相关专业；
- 掌握 PyTorch 或 TensorFlow 等至少一种框架，具备独立开展实验、处理大规模数据与分析结果的能力；
- 对以下方向之一有研究兴趣或实践经验：Query 理解与改写、相关性建模、生成式推荐与生成式召回、多模态表征、用户序列建模、大模型应用；
- 具备较强的研究兴趣与技术自驱力，能够阅读前沿论文并推进技术落地；具备跨团队协作意识，能在跨集团、跨语言的业务环境中清晰表达方案与结论。 【加分项】
- 有搜索、推荐、广告或信息检索、电商相关的研究或实习经历；
- 有搜推联合建模、生成式召回、Query 改写、Query-Item 相关性、多模态向量检索、多目标优化等方向的实践经验；
- 在顶会顶刊发表过论文、参与高水平竞赛获奖，或有高质量开源项目贡献者优先。
