奇虎360AI推荐算法实习生（北京）（有转正机会）-4789(J11682)
任职要求
1.有良好的数理基础和编程能力，热爱算法，对大数据业务有好奇心； 2.精通LLM、NLP、深度学习，对推荐算法、信息检索，大模型有所践经验； 3.熟练掌握C+…
工作职责
实习满3个月后参加转正答辩，通过后有转正机会！！！ 1.基于LLM、协同过滤、信息检索、图算法等技术优化推荐算法效果，提高产品体验与流量效率； 2.利用数据、经验和客观规律，改善生态环境，提升运营能力； 3.探索LLM等技术的应用创新，探索LLM4Rec在业务上的真实落地；
1.参与高德地图首页“即时推荐”系统的算法研发，探索大语言模型（LLM/MLLM）与推荐系统的融合创新； 2.协助构建面向LBS场景的AI Agent推荐原型，包括用户意图理解、个性化内容生成、检索增强（RAG）、多步推理等模块； 3.参与生成式推荐相关技术实验，如语义ID建模、指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（DPO/RLHF）、自动化数据合成等； 4.在指导下，能够完成算法调研、实验设计、代码实现与效果分析，推动技术方案在真实业务场景中验证与落地；
围绕高德的核心业务场景，研究大模型与推荐结合提升业务效果并落地，不限于LLM、多模态大模型SFT、RLHF、多模态理解、内容表征、推荐算法、行为序列建模、搜索算法。 你将参与以下技术方向： ● 大模型应用：LLM、多模态大模型（如Qwen-VL、ChatGLM、InternVL）、SFT、RLHF、Prompt Engineering ● 生成式推荐：基于大模型的内容生成、意图推理、序列预测、个性化生成排序 ● 推荐系统核心模块：召回、粗排、精排、重排、混排、冷启动、特征工程 ● 行为序列建模：用户长期/短期兴趣建模、时空行为预测（如下一站预测） ● 指标驱动优化：CTR、CVR、GMV、DAU、停留时长等业务指标建模与优化 ● 工程化落地：高并发推荐系统架构、AB实验平台、在线服务性能调优
1. 负责生成式推荐算法研发，包括语义id 生成，生成式端到端模型，强化学习后训练等模块； 2. 探索模型scaling law 上限，跟进业界前沿算法； 3. 生成式推荐在高德推荐场景落地。
1. 负责生成式推荐算法研发，包括语义id 生成，生成式端到端模型，强化学习后训练等模块； 2. 探索模型scaling law 上限，跟进业界前沿算法； 3. 生成式推荐在高德推荐场景落地。