高德地图高德-个性化推荐算法工程师-信息算法专项
任职要求
1.计算机及相关专业硕士以上学历， 有大规模推荐/搜索/广告系统算法开发优化的相关经验，熟悉主流的召回，粗排，精排，混排模型，并至少在其中一个方向上有深入优化经验，3年及以上的工作经验； 2. 有扎实的工程能力，熟悉常用的数据结构和算法，熟练掌握java，C++, Python或至少一种常见编程语言，对算法有较强的实现能力；精通TensorFlow/PyTorch等框架，具备处理亿级时…
工作职责
1.主导亿级用户规模的高德个性化推荐场景优化，应用机器学习、深度学习、LLM以及AIGC技术，提升推荐结果的相关性、多样性和用户体验； 2.负责多入口多场景下的统一推荐算法优化，在召回、粗排、精排、混排等核心模块中，应用业界领先的算法和技术，实现多场景建模、跨场景知识迁移和端到端优化；针对用户行为序列建模、时空场景推荐等关键技术点，探索结合LBS数据特点的创新算法，攻克跨域行为融合、冷启动时空优化、动态供需匹配等业务难题，显著提升推荐效果的关键指标； 3.探索前沿技术方向，推动技术创新；研究并落地最新的推荐算法和技术方向，包括但不限于：大模型驱动的生成式推荐（如LLM-based推荐）；基于LLM的用户长短期兴趣建模与跨场景迁移学习；结合RAG的上下文感知推荐与个性化内容生成（AIGC）；时空建模与多模态融合推荐；强化学习（RL）在推荐系统中的实践与优化。
1、独特的业务问题，涉及到商品/直播/短视频等多种体裁的混合推荐，多个场景/多种目标的联合建模； 2、超大规模的推荐模型优化，利用深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、强化学习等多种方法提升信息匹配的效率； 3、在用户长短期兴趣建模和特征交互方式上持续研究探索，不断提高用户兴趣的匹配精度； 4、在多样性，发现性，用户/物品冷启动，高品质商品和主播的挖掘等问题专项研究，构建良性的循环机制，优化内容电商生态； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。
团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok内容发现团队负责的产品功能涵盖TikTok所有内容分发的场景，包括首页的搜索、推荐信息流等核心场景，通过个性化手段以及产品功能来满足用户发现内容的诉求。在这里，有大牛带队与大家一同不断探索前沿，突破想象空间。在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。 1、负责TikTok搜索LLM方向质量保障工作，构建大模型相关质量体系，参与变更管控、自动化测试、LLM评测、LLM安全等质效专项； 2、基于工程和算法团队现有质效问题给出合理质效解决方案，推动落地提高交付质效； 3、能及时关注和学习，并探索新的大模型相关质效解决方案。
1、独特的业务问题，涉及到商品/直播/短视频等多种体裁的混合推荐，多个场景/多种目标的联合建模； 2、超大规模的推荐模型优化，利用深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、强化学习等多种方法提升信息匹配的效率； 3、在用户长短期兴趣建模和特征交互方式上持续研究探索，不断提高用户兴趣的匹配精度； 4、在多样性，发现性，用户/物品冷启动，高品质商品和主播的挖掘等问题专项研究，构建良性的循环机制，优化内容电商生态； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。
1、独特的业务问题，涉及到商品/直播/短视频等多种体裁的混合推荐，多个场景/多种目标的联合建模； 2、超大规模的推荐模型优化，利用深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、强化学习等多种方法提升信息匹配的效率； 3、在用户长短期兴趣建模和特征交互方式上持续研究探索，不断提高用户兴趣的匹配精度； 4、在多样性，发现性，用户/物品冷启动，高品质商品和主播的挖掘等问题专项研究，构建良性的循环机制，优化内容电商生态； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。