推荐大模型算法工程师-番茄

Data-番茄团队，负责字节跳动下番茄小说、红果短剧、番茄畅听等产品的推荐算法和AI相关工作。我们的工作包括优化业界前沿的大规模推荐系统，探索LLM与推荐的结合，并落地生成式推荐范式，从小说、短剧、音频、音乐等内容方向建设完整的内容生态和AI能力，保持业务规模保持超高速增长。

1. 番茄依托字节跳动的先进中台，在模型Scaling方向已有落地，后续将与架构和自有的多模态内容理解团队紧密合作，并充分发挥自身高质量PGC内容的特点，在超大参数规模Scale，大模型推理能力结合排序模型，生成式推荐范式变革三大方向全面发力，大幅提升强算力下推荐模型的泛化、推理能力与算力利用率，完成推荐系统范式的转变；
2. Scaling Up，包括设计并探索Scale上限更高，ROI更好的结构；紧跟行业前端科研，推动优化推荐大模型的训练与推理算力利用率；
3. LLM4Rec，包括研究如何让LLM输出与下游推荐模型更好的对齐以及探索将LLM的推理能力融入到排序模型；
4. 生成式推荐，探索番茄各体裁的最佳Tokenize方案，研究推荐场景下Reward Model如何更好地协同Encoder-Decoder生成架构，完成生成式模型对传统推荐模型的替换落地。