百度用户增长算法工程师（J84253）

-角色和剧本模型训练：优化角色和剧本类大模型的行为策略、长期记忆管理和多模态交互能力，突破角色行为一致性、情感表达合理性等技术瓶颈 -前沿探索：研究人格化模型在情感计算、社会常识推理等方向的突破，定义 AI 角色从「功能执行」到「人格化陪伴」的技术范式 -极致性能优化：大规模模型的分布式训练优化，提升角色类模型的推理效率与资源利用率，指令微调、偏好对齐、数据增强等技术的场景化创新 -规模增长：通过传统搜索、信息流等途径结合用户分析进行产品用户规模增长

-负责机器学习算法研发，为百度APP产品提供增长算法策略支持，为增长各个环节提供个性化推荐和个性化出价策略 -负责用户定向模型、算法研发，包括构建用户活跃度模型、用户价值模型、用户兴趣模型等 -负责物料挖掘算法研发，包括构建物料召回算法、排序算法、点击率预估模型等 -负责激励&活动算法研发，包括人群、发放、提现算法等

【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。

【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。