岗位职责
- 研究并开发大规模推荐系统，打造个性化、极具吸引力的用户体验，尤其是系统的可扩展性、准确性和性能；
- 设计并实现前沿深度学习技术，用于推荐引擎中的序列建模与多模态建模；
- 协同设计大型推荐模型的工程与建模方案，开发并落地模型压缩、量化及高效推理技术，解决推荐大模型在生产环境中的扩展性、延迟与部署难题；
- 负责推荐模型的全生命周期管理，涵盖训练、微调、部署、监控及持续优化等环节；
- 与跨职能团队（包括基础设施、产品、研究等团队）合作，设计并实施创新解决方案，提升国际化短视频推荐内容的相关性和多样性。
职位要求
- 计算机科学、机器学习、人工智能、统计学或相关专业的博士或硕士学位；
- 具备推荐系统、机器学习、计算机视觉或自然语言处理等领域的相关经验，拥有构建大规模推荐系统的经验，能处理海量、多样的数据集及复杂的用户交互；
- 熟练掌握编程技能，拥有扎实的数据结构与算法基础，深入了解Transformer、CNN、RNN、LSTM等深度学习架构；
- 具备出色的分析与问题解决能力，能在跨职能团队中高效协作；
- 在RecSys、SIGGRAPH、CVPR、ICCV、ICML、NeurIPS、ICLR等顶级学术会议或期刊上发表过论文。
