美团【北斗】广告大模型应用算法工程师-【多国多语言LLM-based 推搜广告】

任职要求

【任职资格】
必要条件：
2027届本科及以上学历，计算机、人工智能等相关专业，且以下条件至少满足一项：
1.在NLP、IR、RecSys等方向的顶级会议（ACL、EMNLP、SIGIR、KDD、WWW、NeurIPS等）以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。
2.在Kaggle、ACM-ICPC等顶级大赛上获奖。
3.有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。
加分项：
1.有多…

工作职责

【愿景】
随着美团业务向多个海外市场拓展，推荐与搜索系统面临多国家、多语言场景下的核心技术挑战：一方面，不同语言的语义理解差异、跨语言迁移能力不足、低资源语言数据稀缺等问题制约了搜索相关性体验；另一方面，各国市场用户行为模式、文化偏好、消费习惯差异显著，传统推荐系统难以在多国场景下实现统一建模与高效迁移。本岗位致力在打造面向多国多语言场景的推荐搜索一体化解决方案，融合多语言语义理解与大语言模型（LLM）能力，构建具备跨国泛化能力的推荐搜索系统，全面提升境外业务的用户体验与转化效率。

【你将参与】
方向一：多国多语言搜索相关性 
1.多语言语义表征建模：基于多语言预训练模型（如mBERT、XLM-R等），结合本地化业务数据，构建适配多国语言的搜索相关性表征模型，提升跨语言语义对齐能力。
2.低资源语言相关性增强：针对数据稀缺的小语种市场，探索数据增强、跨语言迁移学习、零/少样本学习等技术，提升低资源语言下的相关性判断能力。
3.多国统一相关性评估体系：设计面向多国多语言场景的相关性评估框架，结合人工标注与模型自动评估，构建可扩展的多语言相关性基准。
方向二：LLM-based 多国家统一推荐 
1.LLM驱动的跨国用户意图理解：基于多语言LLM，对不同国家用户的行为序列与搜索意图进行统一建模，提升跨国场景下的用户偏好理解能力。
2.多国统一推荐基座模型：探索以LLM为基座，通过多国数据联合训练与国家/文化特征注入，构建可快速适配各国市场的统一推荐模型，降低多国分治的维护成本。
3.跨国冷启动与迁移学习：针对新兴市场数据稀缺问题，研究基于LLM的跨国知识迁移与冷启动方案，提升新市场推荐效果的快速收敛能力。