阿里巴巴淘天算法技术-推荐算法工程师(召回和排序)-杭州/北京
任职要求
招聘层级：P6/P7 1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底; 2、熟悉大规模机器学习/深度学习算法, 具有如搜索/推荐/广告等相关领域经验； 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…
工作职责
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。
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
岗位职责: 1、负责 AI Agent 系统的设计、开发和优化、开发和完善基于大语言模型 (LLM) 的智能体系统，提升 Agent 的自主决策和任务执行能力; 2、负责生成式大模型指令意图理解相关工作，整体提升大模型的多轮对话指令理解能力和性能; 3、设计并实现 Agent 的工具使用接口，实现与各类外部系统和 API 的集成编排; 4、负责大模型在检索、推荐方面的系统设计实现和优化，探索Agent、RAG、领域模型调优等相关技术在业务场景落地; 5、具备模型知识、幻觉机制探究，提升模型知识水平、降低模型幻觉率; 6、能够基于开源模型，设计和开发算法，对模型进行微调，优化其参数和结构，以提高模型的泛化能力和准确性; 7、深入调研AI领域相关的前沿技术，跟踪业内大模型领域的最新进展，并寻求将最新技术应用到产品的可能性。
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