阿里巴巴淘天算法技术-推荐大模型算法-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；

1. 负责多模态理解、图像搜索及推荐系统的算法设计与优化，推动技术在电商、内容生成等场景的业务落地，提升用户体验和核心指标； 2. 跟踪前沿技术趋势，探索多模态理解和推荐系统的创新方案，结合业务需求提出技术突破方向，推动技术方案从原型验证到生产环境部署； 3. 与产品、工程团队协作，制定技术方案并推动高效落地，确保系统稳定性、可扩展性和业务目标的达成。

1. 负责设计和落地Session实时意图感知的AI导购方案，包括但不限于用户多模态异构行为序列的意图分析能力、推理能力、大模型在线推理加速能力，实现不同需求状态下的最优决策学习，提升大模型推词体验和效率。 2. 深入理解电商用户需求，负责通过定义分类目决策属性、构建多模态商品理解知识库、建设个性化AI对比总结能力等方式，提升用户在实际购物过程中多商品对比挑选决策效率，打造标品和非标品下的购物指南体验。 3. 持续跟进LLM/MLLM方向的前沿进展，将各方向的SOTA能力集成到模型底座上，提升下游任务效果，打造团队的技术先进性。

团队介绍：Data-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；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；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，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。 课题介绍： 背景：本项目旨在探索推荐领域下的大模型新范式，突破现在持续了较长时间的推荐模型结构和Infra的方案，且效果大幅好于现在的基线模型，在抖音短视频/直播/电商/头条/剪映等多个业务场景上得到应用。推荐领域的大模型是比较有挑战的事情，推荐对工程效率的要求更高，且用户的推荐体验上是个性化的，本课题会以下多个方向来做深入的研究，探索和建设推荐场景的大模型方案，大幅提升推荐模型的天花板。 1、在电商推荐海量用户与商品的数据下，探索大模型、大算力与推荐系统的结合； 2、探索多模态大模型等技术，提升相关类场景效果与用户体验； 3、探索 LLM 和推荐系统的结合、生成式推荐等方向，进一步提升信息匹配的效率。