米哈游大模型交互与对话师

岗位课题： 【用户理解与因果推理】 应用大模型的逻辑与因果推理能力，深度挖掘用户偏好、意图与需求之间的复杂关系，构建能够理解用户“潜台词”的下一代推荐引擎。 【生成式召回与排序新范式】 研究并实践基于生成式模型（Generative Models）的推荐框架，探索从“判别式打分”到“生成式候选”的技术变革，重构推荐系统的召回与排序链路。 【可解释与对话式推荐系统】 利用大模型的自然语言交互与生成能力，构建支持多轮对话、主动询问和理由解释的推荐系统，提升用户信任度与交互体验。 【大模型推荐系统下的大模型优化】 专注于大模型在超大规模、高并发推荐场景下的挑战，驱动前沿算法的商业化落地。 【用户行为序列的模态融合与表征】 将海量、异构的用户行为序列（点击、浏览、转化）视为一种独特的“行为模态”，探索其与文本、图像等多模态信息的融合方法，为大模型注入更深层次的用户理解力。 课题项目背景： 当前，大模型已经在许多领域成功落地并产生了深远影响。对于推荐而言，我们认为大模型技术在深入了解用户意图乃至重塑推荐系统等诸多方面均潜藏巨大的价值。因此，我们希望能够充分利用大模型能力与知识，解决当前推荐系统的冷启动、缺乏解释性与泛化性等问题，打造下一代推荐系统，并将应用于以下方向： 1、利用大模型技术全面升级淘宝推荐的召排能力并在主场景落地取得收益； 2、结合大模型技术，探索全新的淘宝推荐交互方式，为推荐场景找到新的方向。 成长资源 1、实习同学将会与工业界经验丰富的师兄师姐合作，充分了解大规模推荐系统的运行方式，努力做出能够真实影响海量用户的工作； 2、鼓励发挥个人的知识与才能，在大模型与推荐系统相结合的蓝海领域大胆探索，提升团队与个人的影响力，做出引领业内方向的代表作； 3、充分保障探索所需的离在线资源，并给予充足的时间与空间。 岗位职责： 在这里，你将有机会接触海量用户行为数据，并通过前沿算法为淘宝用户提供个性化购物体验。同时，可以与有着丰富工业界经验的师兄师姐一起探索大模型技术在推荐系统中的应用。通过这段实习经验，你不仅能够深入了解国内top级应用的推荐场景，更能够有机会在大模型技术红利背景下，充分发挥自己的聪明才智重新定义与塑造下一代推荐系统，打造团队与个人的影响力。

岗位课题： 【用户理解与因果推理】 应用大模型的逻辑与因果推理能力，深度挖掘用户偏好、意图与需求之间的复杂关系，构建能够理解用户“潜台词”的下一代推荐引擎。 【生成式召回与排序新范式】 研究并实践基于生成式模型（Generative Models）的推荐框架，探索从“判别式打分”到“生成式候选”的技术变革，重构推荐系统的召回与排序链路。 【可解释与对话式推荐系统】 利用大模型的自然语言交互与生成能力，构建支持多轮对话、主动询问和理由解释的推荐系统，提升用户信任度与交互体验。 【大模型推荐系统下的大模型优化】 专注于大模型在超大规模、高并发推荐场景下的挑战，驱动前沿算法的商业化落地。 【用户行为序列的模态融合与表征】 将海量、异构的用户行为序列（点击、浏览、转化）视为一种独特的“行为模态”，探索其与文本、图像等多模态信息的融合方法，为大模型注入更深层次的用户理解力。 课题项目背景： 当前，大模型已经在许多领域成功落地并产生了深远影响。对于推荐而言，我们认为大模型技术在深入了解用户意图乃至重塑推荐系统等诸多方面均潜藏巨大的价值。因此，我们希望能够充分利用大模型能力与知识，解决当前推荐系统的冷启动、缺乏解释性与泛化性等问题，打造下一代推荐系统，并将应用于以下方向： 1、利用大模型技术全面升级淘宝推荐的召排能力并在主场景落地取得收益； 2、结合大模型技术，探索全新的淘宝推荐交互方式，为推荐场景找到新的方向。 成长资源 1、实习同学将会与工业界经验丰富的师兄师姐合作，充分了解大规模推荐系统的运行方式，努力做出能够真实影响海量用户的工作； 2、鼓励发挥个人的知识与才能，在大模型与推荐系统相结合的蓝海领域大胆探索，提升团队与个人的影响力，做出引领业内方向的代表作； 3、充分保障探索所需的离在线资源，并给予充足的时间与空间。 岗位职责： 在这里，你将有机会接触海量用户行为数据，并通过前沿算法为淘宝用户提供个性化购物体验。同时，可以与有着丰富工业界经验的师兄师姐一起探索大模型技术在推荐系统中的应用。通过这段实习经验，你不仅能够深入了解国内top级应用的推荐场景，更能够有机会在大模型技术红利背景下，充分发挥自己的聪明才智重新定义与塑造下一代推荐系统，打造团队与个人的影响力。

负责智能体（Agent）Web 应用的前端架构设计与开发，打造流畅、智能的交互体验； 设计并实现与大模型（LLM）交互的前端机制，如流式响应（SSE / WebSocket）、上下文状态可视化、对话中断与回溯等功能； 参与大模型应用系统的交互层设计，与后端协作实现智能体任务流、可视化计划、工具调用等功能模块； 优化前端性能与交互体验，提升复杂状态下的渲染性能与用户响应速度； 与算法、后端、设计等团队协作，定义接口协议、状态同步机制，确保系统稳定上线； 持续关注智能体（Agent）与大模型交互技术的发展趋势，结合业务场景推进前端体系和用户体验的创新。

1.拟人SFT数据构建与策略设计 （1）负责面向超拟人语音交互场景的SFT数据方案设计，涵盖角色人设一致性、多轮对话逻辑、情感表达等维度，构建高质量对话语料。 （2）针对多模态交互、A陪伴等需求，设计角色扮演数据的标注规范，包括身份背景、经典台词、行为模式等细粒度标签。 （3）基于业务场景（如儿童教育、情感陪伴、游戏NPC、模拟面试等）设计符合角色设定的对话逻辑，提升用户交互沉浸感。 （4）建立SFT数据评估体系，针对人设一致性、意图识别准确率、对话流畅度等指标进行量化分析与迭代。 2.SFT数据在语音交互模型中的优化 （1）结合语音交互链路（ASR→LLM→TTS），通过SFT技术优化大模型的对话能力，重点提升上下文理解、情感响应准确度及多轮对话连贯性。 （2）探索角色扮演数据在语音Agent中的应用，例如通过Prompt工程控制对话风格、情绪倾向，实现个性化交互体验。 （3）协同声纹识别、情感计算等技术，构建语音-文本-用户画像对齐的数据集，支持个性化交互（如儿童声线识别、成人情感分析）。 （4）推动SFT数据在低延迟语音交互场景的落地，优化端到端响应效率（如实时打断、长上下文记忆等能力）。