字节跳动推荐算法高级工程师-智能服务

1、支持互娱研发业务（包括并不限于抖音、直播、剪映、醒图等），结合推荐算法，提升产品转化效率，改善用户体验，探索更高效的体验模式，提升业务生态健康程度等； 2、参与优化模型和算法服务的计算性能，支撑高QPS的分布式算法应用； 3、参与亿级规模的短视频APP和直播的道具/特效/美颜/模板的个性化推荐算法的优化； 4、独立负责业务中的一个模块，与产品、工程研发团队深度合作，理解业务发展，制定推荐策略的目标； 5、调研业内领先的AI技术解决方案，结合实际应用场景进行创新应用试验和业务落地。

1. 致力于将机器学习、大模型推理、在线优化等前沿算法技术应用于电商客服场景，推动技术落地与业务价值转化； 2. 深入理解业务需求，设计并实现算法方案，将复杂上下文理解、个性化推荐、AI智能体等技术融入智能客服产品，提升用户体验与服务效率； 3. 构建用户售后问题分层体系与客服画像，结合因果推断与运筹优化，实现个性化客服分配，并科学评估策略的因果效应； 4. 基于大模型的指令微调与领域适配能力，实现精准问题理解与服务建议生成，优化人力匹配，提升服务品质与资源利用效率。

1、负责应用市场、游戏中心和智慧服务等场景的搜索推荐广告算法模型的迭代，降低预估偏差，提升模型效果； 2、负责搜索推荐策略迭代，包括但不限于召回、排序、重排和混排。参与机器学习引擎和特征引擎的研发，提升训练、推理和样本的性能，降低相关成本； 3、参与特征平台和模型平台的产品规划设计，推动机器学习平台使用体验提升，赋能算法模型迭代效率提升。

1. 负责智能投顾、智能保顾、健康管理服务等领域的算法设计与实现，推动大模型、强化学习等技术在金融和健康场景中的落地应用。 设计并优化智能服务算法，提升模型在复杂场景中的准确性和鲁棒性。 2. 负责大模型（如LLM、GPT系列）的微调和优化，使其适应智能投顾、智能保顾、健康管理等场景的需求。 探索大模型在多模态交互、个性化服务推荐、风险评估等场景中的应用。 3. 研究和实现强化学习算法，设计智能决策系统，提升智能服务的智能化水平。 在投资策略生成、保险推荐、健康管理等场景中，设计基于强化学习的解决方案。 4.负责Agentic（智能体）开发，设计具备自主决策能力的智能服务系统。 5.探索Agentic在智能投顾、智能保顾、健康管理中的应用场景，提升服务的智能化和个性化水平。 6.关注前沿技术（如多模态模型、知识图谱、生成式AI等），探索其在智能服务中的应用潜力。 结合业务需求，设计创新性技术方案，提升产品竞争力。