字节跳动推荐模型与框架工程师-抖音推荐技术
任职要求
1、具备出色的编码能力，扎实的数据结构和算法基础，有大规模分布式系统、推荐训练框架设计开发经验者优先； 2、具有良好的算法素养，对深度学习的前沿发展有充分的了解（至…
工作职责
团队介绍：抖音推荐技术团队，负责抖音使用时长占比最高的推荐页的全栈优化，底层模型同时支持抖音其他重要业务场景。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、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。 随着推荐算法的逐渐演进，当前的推荐训练/推理框架已经不足以满足推荐模型算法迭代的需要，在这样的背景下，我们需要更多的模型算法与工程框架交叉的人才。 1、立足于最前沿的推荐算法，结合当前NLP/CV等领域的算法发展以及最新的硬件条件，对未来一年以上的推荐算法演进路径进行展望和设计； 2、基于未来算法的实际需要，对训练/推理框架、数据流、图引擎、用户行为序列存储等算法模块进行调整和优化，使其可以满足未来算法迭代的需要； 3、结合算法和工程的优势，在当前前沿的推荐算法基础上寻求突破，提升抖音推荐页下的用户体验。
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
岗位职责: 1、负责 AI Agent 系统的设计、开发和优化、开发和完善基于大语言模型 (LLM) 的智能体系统，提升 Agent 的自主决策和任务执行能力; 2、负责生成式大模型指令意图理解相关工作，整体提升大模型的多轮对话指令理解能力和性能; 3、设计并实现 Agent 的工具使用接口，实现与各类外部系统和 API 的集成编排; 4、负责大模型在检索、推荐方面的系统设计实现和优化，探索Agent、RAG、领域模型调优等相关技术在业务场景落地; 5、具备模型知识、幻觉机制探究，提升模型知识水平、降低模型幻觉率; 6、能够基于开源模型，设计和开发算法，对模型进行微调，优化其参数和结构，以提高模型的泛化能力和准确性; 7、深入调研AI领域相关的前沿技术，跟踪业内大模型领域的最新进展，并寻求将最新技术应用到产品的可能性。
加入我们，您将参与构建支撑贝壳业务商业化的核心平台系统。商业化聚焦商城交易标准化中台能力、混合支付能力、贝壳币账户管理体系相关平台能力建设，并支撑新房、二手、租赁等业务流量商业化线上化能力建设。您将有机会深度参与: 1、参与商城交易标准化中台能力建设，如:商品库、订单、支付及B端管理系统； 2、参与贝壳币系统能力建设，如：账户管理、预算管理等； 3、参与业务流量商业化线上化能力及B端管理系统建设，如：新房CPT、二手潜客包CPL、会员等流量产品能力建设。