快手推荐算法工程师-【推荐模型】

团队介绍：Data-抖音团队，负责抖音APP的推荐算法、内容算法、对话算法及大数据工作，对接各场景业务（短视频，直播，图文，电商，社交，生态，投稿，消息，同城，生活服务，音乐，评论，内容理解&安全、智能对话等）。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、内容理解、LLM应用以及新业务方向探索、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索工业界最领先的推荐系统架构和推荐大模型算法、可以通过使用最新的大模型等技术支持抖音的数字人、智能客服、AI工具等创新探索；可以通过对产品的深度理解和思考，将算法应用到业务中去；也可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 本项目旨在探索推荐领域下的大模型新范式，突破现在持续了较长时间的推荐模型结构和Infra的方案，且效果大幅好于现在的基线模型，在抖音短视频/直播/电商/头条/剪映等多个业务场景上得到应用。推荐领域的大模型是比较有挑战的事情，推荐对工程效率的要求更高，且用户的推荐体验上是个性化的，本课题会以下多个方向来做深入的研究，探索和建设推荐场景的大模型方案，大幅提升推荐模型的天花板。 【课题挑战/必要性】 自然语言领域LLM的出现，效果在众多垂直任务上都好于sota模型，从推荐领域看过去工业级推荐系统在较长的时间没有大幅的变化过。本项目旨在探索推荐领域下的大模型方案，改变现在持续了较长时间的推荐模型结构和Infra的基本范式，且效果大幅好于现在的模型，在抖音短视频/直播等多个业务场景上得到应用。但是怎么做好推荐领域的大模型也是一个比较有挑战的事情，推荐对工程效率的要求更高，且用户的推荐体验上是个性化的，以及如何短视频、直播等体裁上做号内容的表征也是需要被解决的问题，这里会从模型参数scaling up、内容和用户的表征学习、内容理解多模态、超长序列建模、生成式推荐模型等多个方向来做深入的研究，对推荐场景的模型做系统性的升级。 【课题内容】 跨模态的对齐和统一表征学习（推荐、内容多模态、自然语言）； 推荐模型参数和算力scaling up； 超长序列建模； 生成式推荐模型； 【涉及研究方向】 推荐算法、推荐大模型

团队介绍：Data-抖音团队，负责抖音APP的推荐算法、内容算法、对话算法及大数据工作，对接各场景业务（短视频，直播，图文，电商，社交，生态，投稿，消息，同城，生活服务，音乐，评论，内容理解&安全、智能对话等）。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、内容理解、LLM应用以及新业务方向探索、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索工业界最领先的推荐系统架构和推荐大模型算法、可以通过使用最新的大模型等技术支持抖音的数字人、智能客服、AI工具等创新探索；可以通过对产品的深度理解和思考，将算法应用到业务中去；也可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 课题背景：探索推荐领域下的大模型新范式，突破现在持续了较长时间的推荐模型结构和Infra的方案，且效果大幅好于现在的基线模型，在抖音短视频/直播/电商/头条/剪映等多个业务场景上得到应用。推荐领域的大模型是比较有挑战的事情，推荐对工程效率的要求更高，且用户的推荐体验上是个性化的，本课题会以下多个方向来做深入的研究，探索和建设推荐场景的大模型方案，大幅提升推荐模型的天花板。 课题挑战：自然语言领域LLM的出现，效果在众多垂直任务上都好于sota模型，从推荐领域看过去工业级推荐系统在较长的时间没有大幅的变化过。本项目旨在探索推荐领域下的大模型方案，改变现在持续了较长时间的推荐模型结构和Infra的基本范式，且效果大幅好于现在的模型，在抖音短视频/直播等多个业务场景上得到应用。但是怎么做好推荐领域的大模型也是一个比较有挑战的事情，推荐对工程效率的要求更高，且用户的推荐体验上是个性化的，以及如何短视频、直播等体裁上做号内容的表征也是需要被解决的问题，这里会从模型参数scaling up、内容和用户的表征学习、内容理解多模态、超长序列建模、生成式推荐模型等多个方向来做深入的研究，对推荐场景的模型做系统性的升级。 课题内容： 1、跨模态的对齐和统一表征学习（推荐、内容多模态、自然语言）； 2、推荐模型参数和算力scaling up； 3、超长序列建模； 4、生成式推荐模型； 5、涉及研究方向：推荐算法、推荐大模型。

团队介绍：Data-抖音团队，负责抖音APP的推荐算法、内容算法、对话算法及大数据工作，对接各场景业务（短视频，直播，图文，电商，社交，生态，投稿，消息，同城，生活服务，音乐，评论，内容理解&安全、智能对话等）。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、内容理解、LLM应用以及新业务方向探索、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索工业界最领先的推荐系统架构和推荐大模型算法、可以通过使用最新的大模型等技术支持抖音的数字人、智能客服、AI工具等创新探索；可以通过对产品的深度理解和思考，将算法应用到业务中去；也可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 课题背景：探索推荐领域下的大模型新范式，突破现在持续了较长时间的推荐模型结构和Infra的方案，且效果大幅好于现在的基线模型，在抖音短视频/直播/电商/头条/剪映等多个业务场景上得到应用。推荐领域的大模型是比较有挑战的事情，推荐对工程效率的要求更高，且用户的推荐体验上是个性化的，本课题会以下多个方向来做深入的研究，探索和建设推荐场景的大模型方案，大幅提升推荐模型的天花板。 课题挑战：自然语言领域LLM的出现，效果在众多垂直任务上都好于sota模型，从推荐领域看过去工业级推荐系统在较长的时间没有大幅的变化过。本项目旨在探索推荐领域下的大模型方案，改变现在持续了较长时间的推荐模型结构和Infra的基本范式，且效果大幅好于现在的模型，在抖音短视频/直播等多个业务场景上得到应用。但是怎么做好推荐领域的大模型也是一个比较有挑战的事情，推荐对工程效率的要求更高，且用户的推荐体验上是个性化的，以及如何短视频、直播等体裁上做号内容的表征也是需要被解决的问题，这里会从模型参数scaling up、内容和用户的表征学习、内容理解多模态、超长序列建模、生成式推荐模型等多个方向来做深入的研究，对推荐场景的模型做系统性的升级。 课题内容： 1、跨模态的对齐和统一表征学习（推荐、内容多模态、自然语言）； 2、推荐模型参数和算力scaling up； 3、超长序列建模； 4、生成式推荐模型； 5、涉及研究方向：推荐算法、推荐大模型。

加入千问/夸克APP的核心团队，共同打造下一代AI智能助理的“推荐大脑”。包括但不限于：对话推荐、AI内容创作、内容消费，负责推荐系统的算法设计、优化及落地，通过精准的算法策略提升对话体验与内容分发效率，带动千问/夸克APP的DAU、AI生成内容（AIGC）、创作者生态等核心业务的增长。 1.算法设计与优化：利用前沿技术优化千问/夸克APP的对话推荐、消费和创作模块，全链路地优化包括召回模型、排序模型、多模态推荐、多目标、冷启动，探索等推荐算法和模块； 2.数据驱动迭代：基于用户行为数据、内容特征数据等，构建算法评估体系，通过AB测试等方式验证算法效果，持续迭代优化推荐策略，解决冷启动、多样性不足等实际业务问题。 3.特征工程与模型搭建：利用大模型构建千问/夸克用户的画像，参与内容特征、用户特征的挖掘与构建，结合场景需求选择或改进合适的推荐模型，提升模型预测精度与泛化能力。 4.系统协同与落地：与工程、产品、数据等团队协作，将算法方案转化为可落地的技术实现，保障推荐系统的高可用性、低延迟与稳定性，适配各场景的动态变化需求。 5.技术探索与沉淀：跟踪推荐算法、AI大模型在内容领域的应用动态，探索大模型与推荐系统结合的创新方向，沉淀算法研发经验与技术方案。