阿里巴巴业务技术-推荐大模型算法工程师-杭州

职位描述 面向淘天自营业务场景，探索大模型与推荐算法结合的下一代推荐系统技术，充分利用大模型的领域知识和学习范式为推荐系统注入新动力，包括但不限于生成式推荐、模型Scaling Law、用户超长序列建模等，解锁更大的算法提升空间； 1.负责大语言模型、多模态大模型的训练，探索预训练表征的高效处理方式以及与推荐系统的结合方式，让推荐系统充分理解世界知识； 2.基于类Transformer架构的设计和升级推荐大模型，验证推荐的Scaling Law，探索兼顾性能和效果的模型技术，持续提升业务场景效果； 3.结合业务目标和场景特点，探索并利用大语言模型技术对现有推荐系统的各环节进行优化改进，探索并开发生成式推荐系统技术，提升用户体验，实验业务价值； 4.持续关注行业内人工智能技术的发展趋势，结合业界前言技术和业务需求，和工程同学一起探索&打造大模型应用的最佳实践，提升业务效果和用户体验；

团队介绍：抖音电商算法团队，依托抖音、今日头条、番茄小说、红果短剧等产品，帮助用户发现、讨论并获得好物，享受美好生活；帮助商家高效经营，创建良性商业生态；激励创作并分享购物经验使用心得，构建有真诚有信息的电商内容氛围。在这个团队，我们不仅要通过推荐、广告和搜索算法搭建消费者和商家之间的桥梁，也要通过风控算法和治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验，保护真正诚信经营的商家；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率，降低商家的经营成本；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户物流体验；另外我们还会用业界先进的数据科学技术为业务健康发展保驾护航。我们的使命：用算法的能力，让用户总能发现好东西，让美好生活触手可得。 1、负责抖音、火山引擎、今日头条、西瓜视频、番茄小说等信息流场景的电商广告变现优化，包括短视频、直播等体裁，优化召回-粗排-精排-混排全链路的模型分发效率； 2、基于Transformer结构的生成式推荐大模型和多模态技术，验证电商推荐场景的Scalingup Law，探索面向大模型的特征工程、样本以及算法建模范式； 3、算法与工程协同设计与优化，提升海量数据、超大参数背景下的训练和推理效率； 4、负责电商广告体验优化工作，包括广告内容体验、商品体验、商家体验等算法优化，提升广告变现的长期价值。

1. 面向淘宝推荐核心场景：首页信息流和视频Tab的商品、短视频、图文等内容推荐业务。 2. 超大规模推荐算法研发：超大规模商品、短视频、图文内容业务的召回、排序、重混排模型算法研发工作。 3. 通过超大规模在线深度学习、用户行为超长期序列建模、全域学习、多场景迁移学习等技术提升算法效率。 4. 探索大模型在推荐系统中的应用：利用大模型技术提升推荐系统泛化能力，结合跨域多模态信息提升内容推荐效率和体验。

团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok研发团队，旨在实现TikTok业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 1、负责TikTok的核心算法工作，包括但不限于：视频推荐、内容理解、因果推断、智能增长 等，为用户提供全球领先的产品体验； 2、结合机器学习技术和业务场景需求，运用包括强化学习、Graph Embedding、大模型、大规模计算等在内的前沿建模技能，解决业务痛点，提升线上效果； 3、与产品及运营团队紧密合作，对用户的行为进行深入理解和分析，制定合理高效的策略逻辑，促进生态的健康发展； 4、参与算法团队的基建工作，提升资源利用率、增强效果稳定性、优化开发流程等，持续提高团队成员的工作效率。