腾讯腾讯广告-大模型推荐-算法工程师

1. 推进大模型在推荐系统中的关键技术研发与落地，包括但不限于RAG、语义召回、多模态内容理解、排序优化及Agent应用等前沿方向，提升推荐系统的智能化水平； 2. 构建高质量的训练和评估数据集，完成大语言模型在垂直领域的持续预训练、SFT、RLHF等任务，设计合理的离线与在线评估指标，对模型效果进行科学严谨的分析，并结合业务需求优化模型效果与性能； 3. 利用大模型的表征能力与推理能力，构建精准的物品表征与用户兴趣表征，并实时预测用户意图，为个性化推荐提供核心洞察； 4. 将算法模型进行原型实现、性能优化，并协助推动在真实业务场景中的落地和A/B测试，在保障推荐效果的同时，显著降低计算成本、提升系统响应效率； 5. 紧跟业界前沿（如LLM、多模态、强化学习），探索基于大模型的生成式推荐、序列推荐和端到端推荐等推荐系统新范式，推动推荐系统技术架构的演进与升级；

1、负责元宝业务的生成式推荐大模型优化（包含但不限于LLM4Rec、生成式推荐等），提升点击率、转化率、用户时长及留存等核心指标； 2、负责利用算法技术解决元宝的业务问题，包含但不限于用户增长、流量优化等相关场景的效果优化，能够进行问题抽象、技术选型、算法和策略落地与优化； 3、结合元宝业务特点与目标，与多方团队协作，参与并推动模型、画像、策略等场景的应用和优化； 4、负责前瞻探索，积极跟进AI学术界和工业界的最新动态，优化大模型推荐技术方案。

岗位课题： 【用户理解与因果推理】 应用大模型的逻辑与因果推理能力，深度挖掘用户偏好、意图与需求之间的复杂关系，构建能够理解用户“潜台词”的下一代推荐引擎。 【生成式召回与排序新范式】 研究并实践基于生成式模型（Generative Models）的推荐框架，探索从“判别式打分”到“生成式候选”的技术变革，重构推荐系统的召回与排序链路。 【可解释与对话式推荐系统】 利用大模型的自然语言交互与生成能力，构建支持多轮对话、主动询问和理由解释的推荐系统，提升用户信任度与交互体验。 【大模型推荐系统下的大模型优化】 专注于大模型在超大规模、高并发推荐场景下的挑战，驱动前沿算法的商业化落地。 【用户行为序列的模态融合与表征】 将海量、异构的用户行为序列（点击、浏览、转化）视为一种独特的“行为模态”，探索其与文本、图像等多模态信息的融合方法，为大模型注入更深层次的用户理解力。 课题项目背景： 当前，大模型已经在许多领域成功落地并产生了深远影响。对于推荐而言，我们认为大模型技术在深入了解用户意图乃至重塑推荐系统等诸多方面均潜藏巨大的价值。因此，我们希望能够充分利用大模型能力与知识，解决当前推荐系统的冷启动、缺乏解释性与泛化性等问题，打造下一代推荐系统，并将应用于以下方向： 1、利用大模型技术全面升级淘宝推荐的召排能力并在主场景落地取得收益； 2、结合大模型技术，探索全新的淘宝推荐交互方式，为推荐场景找到新的方向。 成长资源 1、实习同学将会与工业界经验丰富的师兄师姐合作，充分了解大规模推荐系统的运行方式，努力做出能够真实影响海量用户的工作； 2、鼓励发挥个人的知识与才能，在大模型与推荐系统相结合的蓝海领域大胆探索，提升团队与个人的影响力，做出引领业内方向的代表作； 3、充分保障探索所需的离在线资源，并给予充足的时间与空间。 岗位职责： 在这里，你将有机会接触海量用户行为数据，并通过前沿算法为淘宝用户提供个性化购物体验。同时，可以与有着丰富工业界经验的师兄师姐一起探索大模型技术在推荐系统中的应用。通过这段实习经验，你不仅能够深入了解国内top级应用的推荐场景，更能够有机会在大模型技术红利背景下，充分发挥自己的聪明才智重新定义与塑造下一代推荐系统，打造团队与个人的影响力。

岗位课题： 【用户理解与因果推理】 应用大模型的逻辑与因果推理能力，深度挖掘用户偏好、意图与需求之间的复杂关系，构建能够理解用户“潜台词”的下一代推荐引擎。 【生成式召回与排序新范式】 研究并实践基于生成式模型（Generative Models）的推荐框架，探索从“判别式打分”到“生成式候选”的技术变革，重构推荐系统的召回与排序链路。 【可解释与对话式推荐系统】 利用大模型的自然语言交互与生成能力，构建支持多轮对话、主动询问和理由解释的推荐系统，提升用户信任度与交互体验。 【大模型推荐系统下的大模型优化】 专注于大模型在超大规模、高并发推荐场景下的挑战，驱动前沿算法的商业化落地。 【用户行为序列的模态融合与表征】 将海量、异构的用户行为序列（点击、浏览、转化）视为一种独特的“行为模态”，探索其与文本、图像等多模态信息的融合方法，为大模型注入更深层次的用户理解力。 课题项目背景： 当前，大模型已经在许多领域成功落地并产生了深远影响。对于推荐而言，我们认为大模型技术在深入了解用户意图乃至重塑推荐系统等诸多方面均潜藏巨大的价值。因此，我们希望能够充分利用大模型能力与知识，解决当前推荐系统的冷启动、缺乏解释性与泛化性等问题，打造下一代推荐系统，并将应用于以下方向： 1、利用大模型技术全面升级淘宝推荐的召排能力并在主场景落地取得收益； 2、结合大模型技术，探索全新的淘宝推荐交互方式，为推荐场景找到新的方向。 成长资源 1、实习同学将会与工业界经验丰富的师兄师姐合作，充分了解大规模推荐系统的运行方式，努力做出能够真实影响海量用户的工作； 2、鼓励发挥个人的知识与才能，在大模型与推荐系统相结合的蓝海领域大胆探索，提升团队与个人的影响力，做出引领业内方向的代表作； 3、充分保障探索所需的离在线资源，并给予充足的时间与空间。 岗位职责： 在这里，你将有机会接触海量用户行为数据，并通过前沿算法为淘宝用户提供个性化购物体验。同时，可以与有着丰富工业界经验的师兄师姐一起探索大模型技术在推荐系统中的应用。通过这段实习经验，你不仅能够深入了解国内top级应用的推荐场景，更能够有机会在大模型技术红利背景下，充分发挥自己的聪明才智重新定义与塑造下一代推荐系统，打造团队与个人的影响力。