美团【北斗实习】大模型应用算法工程师-【生成式推荐系统】
任职要求
海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项： 1）超级学霸：专业成绩排名前1%。 2）学术达人：在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。 3）竞赛大神：在顶级大赛上获奖。 4）工程高手：有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。
工作职责
【课题说明】 传统的向量召回和深度学习推荐范式在深度交互、冷启动、长尾商品发现、多场景适配等方面仍存在诸多挑战。生成式推荐系统以大模型为核心，具备强大的内容理解、知识推理和个性化内容生成能力。通过将用户历史行为、上下文信息、多模态内容等深度融合，生成式推荐系统能够实现用户意图的主动理解、候选内容的生成与多场景下的精准推荐，极大提升用户体验和平台生态活力。 【建议研究方向】 1.生成式召回：研究基于大模型的生成式召回方法，实现以模型参数为载体的候选内容记忆与生成，突破传统召回技术的局限。 2.多轮交互推荐技术：探索多轮用户引导与深度交互机制，实时理解用户意图变化，满足“千人千面”的个性化需求。 3.推荐系统的可解释性与安全性：研究大模型驱动的推荐逻辑可解释性方法，提升用户对推荐决策的理解和信任。同时探索生成式推荐中的内容安全，保障推荐系统的合规性与用户体验。 4.推荐智能体与复杂任务规划：构建具备推理、规划和自主决策能力的推荐智能体，支持跨领域、跨步骤的复杂任务推荐。
【课题说明】 传统销售模式中，销售人员通过电销系统触达商户，对商户进行营销/运营触达，整体链路人工依赖率高。随着大模型技术的快速发展，基于大模型的智能外呼在提升电销覆盖率和转化率方面展现出极大潜力。 本课题致力于将大模型技术和智能外呼任务相结合，优化美团智能外呼系统，增强其在复杂对话环境下的意图理解与灵活应对能力。力图实现更自然的语音交互、更精准的营销策略，以及更灵活的应答处理等。 【建议研究方向】 1.转化信号奖励建模：依托业务场景多轮对话的真实转化信号，构建商家画像、对话文本特征信号以及交互环境特征，预估对话的转化率，进而通过强化学习（DPO/GRPO/RLHF）引导模型营销话术生成。 2.销售领域垂类大模型：通过收集多场景销售数据以及美团广告产品知识，通过continue-Pretraining构建垂类通用销售模型基座，支持多业务场景快速支持应用。 3.Multi-Agent交互式外呼系统：通过构建任务规划、流程监督、对话营销等多个agent交互逻辑，在较低响应耗时条件下，实现最佳的电话沟通效果。
1.深入参与行业内主流大模型落地场景的技术迭代，包括：生成式检索/推荐、RAG、推理优化等，持续提高模型的推理性能与效果； 2.跟进Deep Research，Agent RL等前沿技术，并在点评搜推以及大模型应用场景中探索落地，持续改善用户体验。
【课题说明】 通用模型往往难以兼顾多样化的场景需求，容易出现泛化能力强但针对性不足的问题。针对这一挑战，本课题聚焦于研究面向具体业务或应用场景的强化学习训练优化策略，通过引入场景特定的奖励函数、环境建模和数据采样机制，提升模型在特定任务下的表现能力与适应性。课题重点突破模型在细粒度场景下的泛化能力不足、奖励稀疏、训练效率低等问题，为大模型的行业落地提供有力支撑。 【建议研究方向】 1.场景特定奖励设计：针对不同业务场景，定制化设计奖励函数，提升模型在目标任务中的表现能力。 2.环境模拟与数据生成：构建高保真场景模拟环境，开发高效的数据采样与生成机制，提升强化学习训练效率。 3.迁移与泛化能力增强：研究多场景迁移学习与元强化学习方法，提升模型从通用能力到场景定制能力的转化效率。 4.推理增强型RAG系统：基于图结构的知识融合、混合模型的协同推理架构和强化学习驱动的优化方法，进一步提升RAG系统能力。 5.基于价值观约束的大模型风险控制与安全防护。
【课题说明】 聚焦多模态数字人核心技术，以直播为应用场景，旨在突破其在真实感、智能交互、情感表达及多模态信息处理上的瓶颈。研发能自主执行复杂运营任务、展现丰富情感与高表现力，并与用户进行深度多模态内容互动的下一代数字人，革新直播行业运营模式与用户体验。 【建议研究方向】 1.智能运营Agent：研究数字人作为智能Agent，在直播前（策划、脚本、货盘）、中（场控、问答、促单）、后（复盘、再创）全流程承担运营职能。重点攻克基于多模态数据的智能决策、任务自动化及人机协同，提升直播运营效能。 2.高表现力数字人生成驱动：探索高真实感、个性化数字人形象（外观、声音、风格）的快速生成与定制。重点研究大模型驱动的、与语音同步且富含细腻情感的表情、口型、动作的实时驱动，增强直播感染力。 3.多模态内容生成和交互：研究理解用户多模态输入（文、语、图、视频）并进行深度互动。探索数字人自主生成动态多模态内容，丰富直播呈现，提升用户参与感。