高德地图大模型与推荐算法工程师-APP平台业务

加入千问/夸克APP的核心团队，共同打造下一代AI智能助理的“推荐大脑”。包括但不限于：对话推荐、AI内容创作、内容消费，负责推荐系统的算法设计、优化及落地，通过精准的算法策略提升对话体验与内容分发效率，带动千问/夸克APP的DAU、AI生成内容（AIGC）、创作者生态等核心业务的增长。 1.算法设计与优化：利用前沿技术优化千问/夸克APP的对话推荐、消费和创作模块，全链路地优化包括召回模型、排序模型、多模态推荐、多目标、冷启动，探索等推荐算法和模块； 2.数据驱动迭代：基于用户行为数据、内容特征数据等，构建算法评估体系，通过AB测试等方式验证算法效果，持续迭代优化推荐策略，解决冷启动、多样性不足等实际业务问题。 3.特征工程与模型搭建：利用大模型构建千问/夸克用户的画像，参与内容特征、用户特征的挖掘与构建，结合场景需求选择或改进合适的推荐模型，提升模型预测精度与泛化能力。 4.系统协同与落地：与工程、产品、数据等团队协作，将算法方案转化为可落地的技术实现，保障推荐系统的高可用性、低延迟与稳定性，适配各场景的动态变化需求。 5.技术探索与沉淀：跟踪推荐算法、AI大模型在内容领域的应用动态，探索大模型与推荐系统结合的创新方向，沉淀算法研发经验与技术方案。

团队介绍： 我们是高德地图终端体验团队，在业务层面负责核心的出行业务、用户平台业务、创新业务，以及开放平台业务，在技术能力层面，负责性能，稳定性优化、工程智能化、编译工具等基础设施建设。团队技术非常全面，涉及iOS、Android、JS、C++，Flutter、Serverless、java服务等。团队牛人多，技术氛围好，技术分享和学习互助氛围良好。 岗位描述： 1、负责算法在RAG场景下的落地工作，业务场景包括但不限于代码智能生成/信息检索/知识图谱/智能对话/信息总结等； 2、负责RAG调优的算法设计与把控工作，构建例如高效的切片算法、Rerank算法、Query理解模块等，实现高召回率和精确度； 3、推动NL2SQL技术的精准性和性能，提升查询结果的质量； 4、构建完整的端到端LLMOps流程，涵盖数据收集、注解、评估及调优等关键环节。

我们正在寻找充满热情、具备深厚研究潜力的应届毕业生加入我们，共同探索下一代推荐系统的边界。你将置身于推荐领域的最前沿，不仅解决当下的业务挑战，更致力于定义未来的推荐范式，将最新的学术突破转化为具有重大影响力的用户产品体验。 ​： 1.参与搜狐新闻App核心召回、排序、混排、冷启动等关键推荐算法模块的研发、优化与持续迭代， 直接提升新闻推荐的精准性、个性化和用户体验； 2.聚焦大模型驱动推荐、多模态内容理解与推荐、强化学习/序列决策推荐、多智能体协同推荐等前沿方向，开展深度研究与创新实验，产出具有技术突破性和潜在业务颠覆性的研究成果； 3.负责将前沿推荐算法研究成果（如新模型、新策略、新机制）在真实业务场景中进行快速原型验证与工程化实现，评估其实际性能与可行性，推动关键技术在实际推荐系统的落地应用； 4.紧密追踪国际顶级会议（如 KDD, WWW, RecSys, NeurIPS等）在推荐系统、机器学习及相关领域的最新进展，深入解读前沿论文，定期组织内部分享，推动团队技术视野的持续拓展； 5.积极总结研究与实践成果，参与撰写高质量技术报告，并鼓励向顶级学术会议/期刊投稿，提升团队在推荐技术领域的学术影响力和技术品牌；

多模态推荐算法工程师 (影像Agent方向) 1. 负责影像Agent核心推荐模块的设计与落地：深度参与影像Agent的意图理解与服务推荐，利用多模态大模型技术，让Agent能精准预判用户需求，主动推荐拍摄建议、创作玩法等； 2. 打造智能相册的创作推荐引擎：基于对照片、视频内容的多维度理解（如美学、情感、事件），为用户在相册编辑场景中，智能推荐个性化的模板、音乐、滤镜及包装特效，引爆创作灵感； 3. 主导影像社交App的内容分发与推荐：负责vivo旗下影像社交平台的内容推荐流，结合用户行为和多模态内容理解，探索前沿的推荐模型，提升优秀作品的曝光率、分发效率与用户粘性； 4. 探索前沿技术的应用与创新：跟进多模态大模型、生成式推荐、Agent等领域的最新进展，结合业务场景进行技术预研和方案设计，持续构筑vivo在智能影像推荐领域的技术壁垒；