岗位职责
- 研究LLM如何赋能电商场景下的个性化CTR/CVR预估，利用模态对齐、用户行为CoT等技术手段让LLM的推理能力、通用知识等赋能于线上预估模型，捕捉用户更精准的个性化实时意图，实现更精准的人货匹配；
- 设计有效的scale-up能力的CTR/CVR预估方案，包括样本、特征和结构等多个维度高效Scaling Up，提升搜索精排模型的个性化表达能力和在线成交效率。
- 负责模型 Scaling-Up 过程中Infra工作，包括但不限于训练、推理和链路优化，支撑更大模型、更复杂特征和更高实时性的主搜排序系统，推动先进技术成果的规模化落。
职位要求
- 具备优秀的编码能力，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
