美团视频商业化推荐算法工程师

1、负责B站1亿日活规模的电商个性化推荐算法：包括商品推荐、直播推荐、短视频推荐等；优化场景包含单列、双列、商城等多个位置。 2、通过深度学习、迁移学习、多任务学习、强化学习等技术提升信息匹配的效率，改善用户体验； 3、分析海量用户行为数据，进行用户长短期兴趣建模，以及潜在兴趣预测，提升推荐的精准性； 4、挖掘优质商品和up主，构建良性的循环机制，优化内容电商生态，探索高效的商业模式，提升内容生态健康程度等 5、通过模型、算法和工程创新，实现一流的电商推荐算法和系统。

1、负责网易大神的算法研发，包括推荐、搜索、用增、商业化、大模型等多场景方向，及短视频、图文、直播等多内容载体的算法开发与迭代，提升DAU、用户留存、转化率等核心指标； 2、负责推荐相关技术的持续优化，包括特征工程、检索、排序等全链路优化工作，逐步完善和优化推荐系统各模块的模型和算法； 3、跟进前沿LLM技术，推动大模型相关技术在实际业务场景中应用。

1. 负责多模态数据（如文本、图像、音频、视频等）的采集、预处理，及模型设计、开发与优化，构建适合医疗领域的多模态大模型。 2. 研究并实现跨模态信息融合的算法和技术，提升模型在健康内容/服务业务场景中的理解和生成能力。 3. 跟踪多模态深度学习的最新研究进展，探索和落地前沿技术（如预训练、自监督学习、小样本学习等）。 4. 与产品和工程团队紧密合作，推动多模态技术在搜索、推荐、广告等领域的全链路落地应用。 5. 分析和解决在多模态数据处理过程中遇到的技术难题，持续提升模型的智能化水平和商业价值。

-负责多模态数据（如文本、图像、音频、视频等）的采集、预处理，及模型设计、开发与优化，构建适合医疗领域的多模态大模型 -研究并实现跨模态信息融合的算法和技术，提升模型在健康内容/服务业务场景中的理解和生成能力 -跟踪多模态深度学习的最新研究进展，探索和落地前沿技术（如预训练、自监督学习、小样本学习等） - 与产品和工程团队紧密合作，推动多模态技术在搜索、推荐、广告等领域的全链路落地应用 -分析和解决在多模态数据处理过程中遇到的技术难题，持续提升模型的智能化水平和商业价值