蚂蚁金服研究型实习生-生成式搜索算法方向研究型实习生

1. Agent方向：直接参与到导购Agent的算法研发工作，包含无障碍导购Agent、搜索导购Agent两个Agent项目并结合技术创新与实际业务落地，产出高质量论文、专利与开源成果。包括相关项目的高质量数据构建，支撑复杂任务建模与行为学习，运用大模型SFT、RL等Post-training训练方法并探索 Online RL 等前沿方法，设计并落地“过程监督 + 结果监督”联合训练范式，融合MCTS、ToT、Reflection等推理方法，等等； 2. LLM应用方向：探索基于LLM的Query理解大模型，通过天猫的数据微调大模型生成ID表征向量，在搜索和推荐算法各模块进行深度的探索和应用。包括但不限于语义相关性、类目预测、召回排序等。探索生成式搜索技术（如Query扩展、结果摘要生成），助力搜索从“信息呈现”向“决策辅助”升级； 3. 结合业务需求，设计和扩展LLM的应用场景范围及规模，提高模型微调后再垂直领域的应用及专家模式的架构尝试； 4. 跟踪LLM与Agent领域的国际前沿技术动态，开展前沿算法的研究工作，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破复杂推理、GUI Agent、AI搜索等方向的技术沉淀和业务创新。

职位描述 你将加入高德地图核心算法团队，在算法专家的指导下探索大模型（LLM/多模态）与推荐系统的深度结合。你将有机会接触亿级用户规模的真实业务场景，参与从前沿技术研究到工程落地的全过程。 你将参与或负责以下工作内容（包括但不限于）： 1.用户兴趣预测：基于生成式大模型解析用户行为与商品/内容语义，构建⽤户需求预测模型，提升推荐场景的转化与⽤户体验; 2.端到端⽣成式链路：探索端到端生成式范式，替代传统多阶段漏斗链路流程，基于强化学习融合业务逻辑，建设出具备⾼效scaling能力的生成式算法新链路； 3.重排范式创新：借鉴生成式大模型技术构建生成式重排创新范式，通过Reward model + 强化学习实现端到端序列整体生态价值建模； 4.深入研究和理解大模型预训练、微调与强化学习技术，结合搜推业务目标持续优化模型效果。

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. 研发基于大模型的生成式召回、广告点击率预估、用户搜索词理解等下游应用。 3. 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。

职位描述（Job Description）： 你将加入高德地图核心算法团队，在资深算法专家的指导下，探索大模型（LLM/多模态）与推荐系统的深度结合。你将有机会接触亿级用户规模的真实业务场景，参与从前沿技术研究到工程落地的全过程。 你将参与或负责以下工作内容（包括但不限于）： 大模型前沿探索： 参与 Qwen-VL、InternVL 等多模态大模型及 LLM 在高德业务场景下的微调（SFT）、对齐（RLHF）及 Prompt 优化，探索生成式推荐的新范式。 推荐算法优化： 深入理解高德核心业务（如首页推荐、目的地预测），协助优化召回、排序（粗排/精排）、重排等核心模块，提升 CTR、CVR 等关键业务指标。 用户行为建模： 利用深度学习技术挖掘用户长短期兴趣，结合高德特有的时空数据，进行下一站预测和场景化意图推理。 多模态内容理解： 处理海量图像与文本数据，构建高质量的内容表征体系，解决冷启动问题，提升内容分发效率。 数据分析与实验： 深入分析业务数据，设计并跟进 AB 实验，通过数据驱动的方式验证算法效果并进行迭代。 你将获得： 核心业务场景： 接触高德亿级日活用户的真实数据，解决极具挑战性的时空推荐问题。 大牛导师带教： 资深算法专家一对一指导，提供清晰的成长路径和技术辅导。 前沿技术落地： 拥有充足的算力资源（GPU集群），亲手将大模型技术落地到实际产品中。 转正机会： 表现优异者可获得校招转正 Offer 或 绿色通道面试资格。