哔哩哔哩推荐算法工程师（垂类业务）【2026届】

团队负责数十个垂类业务场景搜索、推荐体验优化、效率提升工作，支撑下沉、店铺、券搜、企业/工业、商超类、新零售等战略创新业务。 工作内容： 1.基于NLP相关技术(LLM、知识图谱等),理解用户query意图，并构建优化文本/多模态的搜索匹配模型，保障并提升搜索体验； 2.高效算法系统建设：基于AutoML、强化学习、迁移学习等技术，并通过流程化/产品化方式，建设算法PaaS平台、在线多业务高性能算法系统，提升多业态算法优化迭代效率； 3.追踪前沿技术，应用于搜索、推荐场景全链路(召回、排序、策略)进行模型优化和差异化创新，提升多业务场景效率指标。

团队负责数十个垂类业务场景搜索、推荐体验优化、效率提升工作，支撑下沉、店铺、券搜、企业/工业、商超类、新零售等战略创新业务。 工作内容： 1.基于NLP相关技术(LLM、知识图谱等),理解用户query意图，并构建优化文本/多模态的搜索匹配模型，保障并提升搜索体验； 2.高效算法系统建设：基于AutoML、强化学习、迁移学习等技术，并通过流程化/产品化方式，建设算法PaaS平台、在线多业务高性能算法系统，提升多业态算法优化迭代效率； 3.追踪前沿技术，应用于搜索、推荐场景全链路(召回、排序、策略)进行模型优化和差异化创新，提升多业务场景效率指标。

1、每年游戏厂商会在抖音的游戏内容里投入亿级别的经营预算，用以激励创作者生产内容，该部分预算的分配与调优算法； 2、给内容创作者推荐各种资源和信息，如任务/活动/创作灵感，帮助创作者增加收入，提升创作水平； 3、优化抖音搜索中游戏垂类的效果，包括Query分析、内容结构化、排序调优等； 4、游戏类的短视频视频/直播内容理解。

业务场景： 探索大语言模型技术在游戏内容生产、AI游戏与智能NPC场景的落地应用，研发垂直领域的LLMs，为游戏业务提供智能化的内容生产能力，提高游戏资产制作效率。 相关工作： 1、LLMs微调技术框架开发：负责LLMs模型的研究与开发，基础模型训练，监督微调和强化训练，包括但不限于模型选型，数据处理，效果评估和优化，形成一套完整的链路，用LLMs构建垂类场景中模型基座，提升效果的可靠性和一致性； 2、LLMs系统应用研发：基于业务需求与业务数据，与产品，策划，服务端同事一起将LLMs的能力应用于游戏NPC智能对话交互，肢体动作生成，游戏剧情/动画生产等，能够主导模型的研发，训练数据处理与模型的工程化部署整体环节； 3、AI助力游戏方面的探索，包括不限于：AIGC，AI辅助工具开发等。