优酷算法应用-搜推算法工程师-北京
任职要求
1.计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历； 2.熟悉机器学习、深度学习算法，掌握至少一种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）； 3.具备良好的…
工作职责
1.参与构建影视内容的搜索与推荐系统，提升用户在大麦、淘票票等平台的观影体验； 2.负责召回、排序、重排等核心算法模块的研发与优化； 3.探索生成式召回、非内积召回等前沿技术，提升推荐系统的多样性和准确性； 4.与产品、工程团队协作，推动算法在实际业务中的落地和效果验证。
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。 3、参与AI方向的营销业务探索，包括大促活动策划、招商、选品、会场生成、资源投放、权益分发等模块与LLM深度结合。 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. 负责大麦、淘票票等平台的影演内容搜索与推荐系统算法优化，提升用户点击率和用户转化； 2. 构建多场景多目标的全域排序模型，设计融合内容质量、商业价值与用户偏好的混合排序策略； 3. 优化冷启动场景下的推荐效果，解决新用户、新内容、长尾IP的精准匹配问题； 4. 探索大模型与推荐系统的结合，实现个性化影演内容生成式推荐。
1. 负责医药健康搜推算法策略迭代，利用大模型、NLP、深度学习、图学习、机器学习等技术结合医药场景特点，优化查询理解、相关性、召回、点击/转化率预估、排序等算法模块/模型，提升搜推体验和转化效率。 2. 跟进、探索前沿人工智能技术，并落地医药业务，赋能业务长期增长。
1.参与美团核心本地商业的搜推算法策略迭代，优化用户搜推体验，提升点击率、转化率等核心指标。 2.应用先进技术手段，优化查询理解、召回、粗排、精排、重排等算法模块，显著提升用户体验和转化效率。 3.深入思考产品及业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向。 4.深度使用大模型能力，重构现有搜推架构及产品，建设下一代搜推。 4.与其他团队密切合作，为用户提供卓越的酒店旅行产品。