字节跳动推荐大模型算法工程师（LLM4Rec方向）-国际电商

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。

携程酒店搜推广算法团队，负责核心搜索与推荐模型的研发与优化，包括生成式搜索/推荐、长序列建模、多场景多任务学习、多模态建模、新用户冷启动与中长尾流量优化等前沿方向，结合产品和业务，通过算法创新持续提升用户体验与商业转化效果。 负责携程酒店搜索、推荐、广告、Feed流等核心场景下模型研发；持续跟进推荐系统领域前沿算法（如深度学习、生成式推荐、LLM增强推荐等），推动新技术在真实业务中的实验、验证与落地；主导算法方案从建模、实验、评估到上线的完整流程，保障算法稳定性与业务效果；参与业务策略优化及系统机制设计，为流量效率、商户生态和用户体验提供算法支持。

1.负责视频号视频流直播在多场景、全链路的推荐核心算法&策略优化，提升个性化直播分发能力和推荐效率； 2.负责前沿技术的探索和落地，包括LLM4Rec、推荐大模型、生成式推荐、推荐文案生成等方向。

1、参与亿级用户规模的内容消费（短剧、小游戏、小说）推荐优化，包括不限于召粗精级联模型、推荐大模型与机制策略，提升内容观看&阅读&游玩时长、广告变现、付费转化、留存等核心指标； 2、设计推荐与广告流量协同的创新方案，打造一体化的分发引擎，发挥数据协同优势，提升整体分发效率，提升用户体验与转化； 3、设计和开发全域投放产品，制定合适的技术方案，提升客户投广撬动自然流量的能力，满足客户经营需求，长期牵引客户与内容供给增长，进而带动长期收入增长。