优酷优酷-推荐算法工程师-北京
任职要求
1、有大规模推荐/搜索/广告算法的优化经验，有推荐系统的召回/粗排/精排/混排相关经验者更佳 2、计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础 3、熟悉常用的机器学习和深度学习算法 4、具备优秀的分析和解决问题的能…
工作职责
1、负责优酷的长/短视频推荐场景的算法设计和优化，包括并不限于：CTR预估、大模型推荐、向量化召回、长/短视频冷启动、端智能推荐等的应用和创新 2、具备从复杂业务中抽象出具体技术问题的能力，并能够跟踪工业界和学术界进展，将其有效应用于长/短视频推荐中，提升海量用户体验 3、团队重视技术积累和建设，对标业界前沿算法，已有多篇NIPS、ICML、KDD、IJCAI、Recsys等论文发表
1. 负责Soul业务算法的优化工作，包括群聊、社交业务、push等业务场景的召回、粗排、精排模型优化工作。 2、紧跟业内动态，了解图模型、序列化建模、深度学习等前沿模型的使用和落地。 3. 数学、编程功底扎实、具有良好的业务分析能力，能进行数据分析、洞察。算法上线等能力。 4. 结合实际的业务场景进行算法开发、落地。
淘天营销算法团队作为淘系核心的算法团队，致力于解决从商品供给到前台推荐全链路的算法优化，服务的业务包括服务业务包括淘宝首页宫格、百亿补贴、淘宝秒杀、淘宝大促(618、双十一、双十二等)等核心业务。 具体职责包括但不限于： 1、参与改进以大规模深度学习模型为核心的搜索推荐系统，涵盖从候选到召回/粗排/精排/重排全链路多目标模型的各项工作，服务数亿DAU规模的推荐场景。 2、研究和开发基于LLM的搜推应用算法，探索大语言模型在搜推任务上的训练方式，分析和解决大语言模型在电商推荐召回排序上的挑战和问题，创造和推动电商的新型导购产品&新的推荐范式。 这是一支快速成长的学习型团队，在创造业务价值的同时，我们不断输出学术成果，团队成员每年在WWW、SIGIR、CIKM、RecSys等国际顶会上发表多篇学术论文。团队学习氛围浓厚，每年组织数十场技术分享交流，真诚邀请相关方向的优秀人才加入我们，在这里成长并贡献才智。
1、负责搜索推荐全域内交互式推荐的算法优化，技术命题包括但不仅限于用户意图理解、Query生成/推荐、商品推荐； 2、基于海量的用户商品行为、搜索行为、端上点击行为以及场域间流转等数据进行深入分析，理解用户意图和需求，对算法问题进行抽象； 3、关注业界在推荐算法、多模态算法、大模型算法等方面的最新研究成果和技术动态，进行算法提效优化并持续创新； 4、理解业务需求和算法生效链路，制定技术方案并进行算法选型。
1.基于LLM、协同过滤、信息检索、图算法等技术优化推荐算法效果，提高产品体验与流量效率； 2.利用数据、经验和客观规律，改善生态环境，提升运营能力； 3.探索LLM等技术的应用创新，探索LLM4Rec在业务上的真实落地；