阿里巴巴大模型认知推荐-算法工程师
任职要求
1．具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底 2．有一定的科研能力，能够针对性的解决问题 3．优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情，不轻易放弃 4．对技术有热情，有自己的理解，能够用技术推动业务进步和变革 5．有良好的沟通表达能力，具有团队精神，有良好的团队协同能力 6．在顶级计算机学术会议( SIGIR 、 SIGKDD 、 ICML 、 NIPS 、 WWW 、 AAAI 、 CIKM 、 ACL 、 RECSYSA ）或期刊上发表过论文者优先
工作职责
1．探索超大规模语言模型，负责大语言模型应用相关的数据建设、微调、对齐等模型优化工作； 2．大语言模型应用在大淘宝推荐场景的落地，包括逻辑推理、智能内容理解、商品创意生成等； 3．建立新一代认知推荐算法体系，结合交互式推荐的产品创新，提升用户体验和首页推荐的长期价值；
1．跟进和研发大规模语言模型（LLM）的预训练、持续训练、SFT、RLHF 等技术； 2．大语言模型应用在大淘宝推荐场景的落地，包括逻辑推理、智能内容理解、商品创意生成等； 3．建立新一代认知推荐算法体系，结合交互式推荐的产品创新，提升用户体验和首页推荐的长期价值； 4．结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。
团队介绍：Data-番茄团队，负责字节跳动下番茄小说、红果短剧、番茄畅听等产品的推荐算法和AI相关工作。工作包括：搭建业界前沿的大规模推荐系统,提高产品使用体验，从小说、短剧、音频、音乐等内容方向建设完整的内容生态和AI能力,保持业务规模保持超高速增长。 课题介绍： 【课题背景】 番茄系产品作为全网最大的故事消费和创作平台，汇集了丰富的内容IP，涵盖网文、短剧、有声、漫画、动态漫等多种体裁，是大语言模型和多模态大模型天然的最佳实践场景。我们在内容创作、内容生产、内容推荐、IP改编等产品全链路上深度建设行业领先的各类AI能力，实现从供给到分发的全面能力升级，为数亿活跃用户和各类内容创作者带来全新的产品体验。 1、利用小说和短剧的长文本和多模态优势，结合大模型理解和CoT推理能力大幅度改进现有推荐系统，实现基于LLM+COT的下一代认知推理推荐引擎； 2、跨模态内容生成，探索如何将现有的IP内容在不同体裁之间进行转换和生成，实现小说、动漫、短剧等内容的AI生成和辅助创作； 3、番茄系IP价值挖掘与优化，深入挖掘IP的潜在价值，如改编、剧本创作等，优化其使用策略以及生产流程，以最大化其商业价值。
团队介绍：Data-番茄团队，负责字节跳动下番茄小说、红果短剧、番茄畅听等产品的推荐算法和AI相关工作。工作包括：搭建业界前沿的大规模推荐系统，提高产品使用体验，从小说、短剧、音频、音乐等内容方向建设完整的内容生态和AI能力，保持业务规模保持超高速增长。 课题介绍： 【课题背景】 番茄系产品作为全网最大的故事消费和创作平台，汇集了丰富的内容IP，涵盖网文、短剧、有声、漫画、动态漫等多种体裁，是大语言模型和多模态大模型天然的最佳实践场景。我们在内容创作、内容生产、内容推荐、IP改编等产品全链路上深度建设行业领先的各类AI能力，实现从供给到分发的全面能力升级，为数亿活跃用户和各类内容创作者带来全新的产品体验。 【研究方向】 1、利用小说和短剧的长文本和多模态优势，结合大模型理解和COT推理能力大幅度改进现有推荐系统，实现基于LLM+CoT的下一代认知推理推荐引擎； 2、跨模态内容生成，探索如何将现有的IP内容在不同体裁之间进行转换和生成，实现小说、动漫、短剧等内容的AI生成和辅助创作； 3、番茄系IP价值挖掘与优化，深入挖掘IP的潜在价值，如改编、剧本创作等，优化其使用策略以及生产流程，以最大化其商业价值。
岗位职责： 1. 方向一：负责应用商店、游戏中心推荐系统的算法设计与优化，包括但不限于应用APP推荐、游戏APP推荐、游戏内容推荐等场景 2. 方向二：负责信息流类型内容产品的推荐系统开发与优化 3.对推荐算法有着较为全面的认知，了解各类推荐领域相关算法，能够自主负责整套推荐系统架构的设计与算法开发工作 4.跟踪和研究推荐算法的前沿技术，如大模型推荐等，并将其应用于实际业务中，推动推荐系统的创新和升级 5.与业务团队紧密合作，根据业务需求和市场变化，不断调整和优化推荐策略，提高推荐效果和用户体验