高德地图高德-推荐算法 Leader（LBS方向）-信息算法专项
任职要求
1.计算机及相关专业本科以上学历，五年以上推荐或搜索相关工作经验，两年以上算法团队管理经验; 2.熟悉数据挖掘、机器学习、深度学习算法，有推荐系统召回、排序、多目标优化、CTR 预估等实际工程经验；有 LBS 场景或大规模在线推荐优化经验者优先; 3.熟悉 Python 及 C/C++ 语言进行离线或在线代码开发…
工作职责
1.负责 LBS 场景下智能推荐引擎的整体算法架构设计与技术研发，应用推荐系统相关机器学习/深度学习/图神经网络/大模型等技术提升系统效果与用户体验； 2.负责推荐系统召回、相关性、排序、多目标优化等模块的研究与优化，包括特征工程、模型训练、在线推理等全链路工作； 3.分析海量用户位置轨迹与行为数据，挖掘时空关联模式，构建用户画像、POI 特征和上下文感知的推荐策略，并持续优化； 4.带领并管理算法团队，制定技术发展规划与团队目标，指导成员完成算法研发、效果评估和业务落地。
1.负责 LBS 场景下智能推荐引擎的整体算法架构设计与技术研发，应用推荐系统相关机器学习/深度学习/图神经网络/大模型等技术提升系统效果与用户体验； 2.负责推荐系统召回、相关性、排序、多目标优化等模块的研究与优化，包括特征工程、模型训练、在线推理等全链路工作； 3.分析海量用户位置轨迹与行为数据，挖掘时空关联模式，构建用户画像、POI 特征和上下文感知的推荐策略，并持续优化； 4.带领并管理算法团队，制定技术发展规划与团队目标，指导成员完成算法研发、效果评估和业务落地。
【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。