叮咚买菜资深推荐算法工程师/专家
任职要求
职位要求： 1.计算机相关专业； 2.在推荐算法和机器学习领域有一定积累，熟悉基本的召回、排序算法，能够根据具体业务选择适用算法落地实施； 3.具备扎…
工作职责
职位描述： 负责电商个性化推荐算法的优化与创新，持续提升推荐场景流量效率和用户体验，职责包括并不限于： 1.深入理解推荐业务需求，设计并落地大规模的召回/排序/重排算法； 2.推荐场景中流量机制分配、冷启动、用户增长策略的设计和应用； 3.分析用户行为数据，进行用户长短兴趣预测，提升推荐精准性和新颖性；
1. 探索出行agent，搭建query->出行路线全球最大的真值库，为基座大模型的路径规划、行程规划能力贡献重要一环。 2. 围绕高德的核心业务场景，聚焦去哪儿、什么时间去、怎么去、去了干什么的出行推荐基座模型的迭代和优化，同时兼具卖货（数字资产）能力、搜索能力的延伸。 团队介绍： 团队由国内外知名高校及主流互联网企业的资深专家组成，在顶尖期刊（如KDD、WWW、NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI等）发表过多篇论文，是国内理论与应用实践相结合、应用算法创新的顶尖和超一流团队。
围绕高德的核心业务场景，研究大模型与推荐结合提升业务效果并落地，不限于LLM、多模态大模型SFT、RLHF、多模态理解、内容表征、推荐算法、行为序列建模、搜索算法。 团队介绍： 团队由国内外知名高校及主流互联网企业的资深专家组成，在顶尖期刊（如KDD、NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI等）发表过多篇论文，是国内理论与应用实践相结合、应用算法创新的顶尖和超一流团队。
1. 负责食材相关知识图谱建设，包括实体与关系抽取、事件抽取、知识融合、知识表示与推理； 2. 内容图谱在内容理解中的应用，包括内容分类、标签抽取、分类和生成等； 3. 内容图谱在搜索和推荐中的应用，包括用户意图识别、Query意图分类与识别、基于语义的搜索和推荐等 4. 自然语义处理技术在内容社区中的应用，包括自动问答、电商评价情感分析、推荐理由生成、直播间语义理解等场景
1. 负责垂类大模型的数据构建、指令微调、偏好对齐和模型优化工作； 2. 负责垂类大模型在业务场景中的应用落地，包含但不仅限于客服、搜索、推荐、创作和对话等领域； 3. 负责Agentic AI的服务部署，服务性能测试和优化，确保算法的准确性和效率都有所提升； 4. 协同产品和工程团队进行大语言模型能力的产品化和工程化、持续迭代并完成商业闭环；