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字节跳动推荐大模型算法工程师(LLM4Rec方向)-国际电商

社招全职A171639地点:上海状态:招聘

任职要求


1、精通LLM微调技术(如LoRA、QLoRA),熟悉至少一种开源LLM(如LLaMA 3、InternLM);
2、在搜索、广告、推荐和大模型领域,有参与或者主导过关键项目的优先;
3、掌握PyTorch/TensorFlow、Hugging Face等工具,具备分布式训练与模型压缩经验;
4、对电商用户行为有深入理解,具备较好的问题分析和解决能力,对技术有热情,热衷于推动和解决各种挑战。

工作职责


1、在电商推荐海量用户与商品的数据下,探索大模型、大算力与推荐系统的结合;
2、探索多模态大模型等技术,提升相关类场景效果与用户体验;
3、参与基于LLM的生成式召回模型开发,解决电商场景下的冷启动和长尾商品推荐难题;
4、优化LLM在电商推荐中的推理效率,确保高并发场景下的实时推荐响应。
包括英文材料
大模型+
PyTorch+
TensorFlow+
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社招3年以上视频号短视频技术

1.负责视频号短视频业务的推荐技术优化,包括但不限于召回、粗排、精排、重排、视频冷启动等; 2.负责视频号短视频业务的业务策略优化,包含但不限于人群优化、社交推荐、内容生态等; 3.负责若干前瞻方向的探索,包括LLM4Rec、推荐大模型、生成式推荐等方向。

更新于 2025-07-29
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更新于 2025-08-25
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社招3年以上技术类

团队负责研发一站式搜广推模型机器学习平台,该岗位专注于面向搜索/推荐/广告场景的机器学习分布式训练系统研发 1、负责研发搜广推稀疏大模型分布式GPU同步训练框架,支持GPU单机多卡、多机多卡训练,支持稀疏参数的多级缓存架构和异步流水训练,满足搜广推稀疏大模型离线训练、在线学习、特征准入和淘汰等算法需求; 2、负责TensorFlow/Pytorch框架的后端GPU训练性能优化,个别自定义GPU算子的cuda kernel开发和优化; 3、参与样本数据平台、搜推模型全链路解决方案、LLM4REC等重要方向的研发,提升平台的效率和易用性,加速算法同学的模型迭代效率。

更新于 2023-12-26
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1、参与金融类和医疗健康类产品的用户增长、流量运营、搜推等算法工作。支持保险、银行、医疗服务等场景的用户增长和经营业务。 2、与产品、运营协同,构建针对不同场景的智能化用户增长方案, 3、探索大模型技术在搜索、推荐场景的应用,研究AI搜索、生成式推荐、LLM4Rec在综合金融等场景的落地。

更新于 2025-10-09