百度推荐广告内容理解算法工程师（J77993）
任职要求
-计算机、电子信息、数学等相关专业，本科及以上学历 -对基于图像、视频、语音、文本等模态内容的 各类算法算法有一定的理解，包括不限于图像/视 频理解、检测、分割、OCR、人脸等；对多模态大模型的有一定理解与落地经…
工作职责
-负责推荐广告场景下文、图、视频多模态内容理解算法研发，从质量、风格、营销特色等维度建设内容理解标题体系 -负责多模态内容理解与推荐广告算法的结合，用于优化广告的体验、召回、排序、点击率转化率预估等环节的效果 -负责大语言模型及生成式AI等业界前沿技术的调研及并应用于内容理解，提升内容理解效果 -负责内容理解领域内新技术调研及创新应用范式的探索
1、负责多模态 & 大模型在商品领域落地项目，涵盖商品内容理解&结构化/商品质量甄别/商品标题/图片生成/同款识别等任务。 2、负责商品检索相关的计算机视觉算法的创新和研究，包括但不限于：目标检测、图像分类、图像表征、图像校正与增强等相关算法研究。 3、负责商品知识库构建&知识标准化等工作。 4、负责跟踪业界前沿NLP&CV技术进展，寻找有价值的科研问题，开展前沿算法的研究工作，推进技术进步； 5、负责理解业务需求，进行针对性的研究算法，面向电商场景落地，发挥算法在实际应用中的价值。
1、负责大模型在商品领域落地项目，涵盖商品内容理解&结构化/商品质量甄别/商品标题&图片生成等任务。 2、负责商品检索相关的计算机视觉算法的创新和研究，包括但不限于：目标检测、图像分类、图像表征、图像校正与增强等相关算法研究。 3、负责商品知识库构建&知识标准化等工作。 4、探索 大模型 Agent 化应用，如商品发布智能回填、商家管控智能化，提升商品生态治理的自动化与智能化水平。 5、跟踪并应用 SFT、RLHF、LoRA、RAG ，RLHF等前沿技术，结合业务场景持续优化模型效果。
1、负责多模态 & 大模型在商品评价领域落地项目，涵盖商品评价理解&结构化/商品评价质量甄别，印象词/卖点词/场景词抽取、评价摘要生成等任务 2、负责理解业务需求，进行针对性的研究算法，面向电商场景落地，发挥算法在实际应用中的价值。
- 负责综合信息流推荐系统的核心算法的研究与优化，涉及多模态语义理解、多目标用户行为建模、公平性建模与偏差消解、差异化群体推荐等领域 - 设计和实现多个大规模信息流产品的完整策略系统，结合用户研究、行业研究持续提升新产品的核心竞争力 - 持续迭代推荐系统领域的先进方法和解决方案，并落地到多个业务场景中驱动核心指标提升 - 参与NLP/信息检索/推荐系统等多领域的前沿技术研究，与经验丰富的团队技术专家一起学习和成长