京东生成式搜推算法工程师

1.参与构建影视内容的搜索与推荐系统，提升用户在大麦、淘票票等平台的观影体验； 2.负责召回、排序、重排等核心算法模块的研发与优化； 3.探索生成式召回、非内积召回等前沿技术，提升推荐系统的多样性和准确性； 4.与产品、工程团队协作，推动算法在实际业务中的落地和效果验证。

1.参与构建影视内容的搜索与推荐系统，提升用户在大麦、淘票票等平台的观影体验； 2.负责召回、排序、重排等核心算法模块的研发与优化； 3.探索生成式召回、非内积召回等前沿技术，提升推荐系统的多样性和准确性； 4.与产品、工程团队协作，推动算法在实际业务中的落地和效果验证。

1. 负责大麦、淘票票等平台的影演内容搜索与推荐系统算法优化，提升用户点击率和用户转化； 2. 构建多场景多目标的全域排序模型，设计融合内容质量、商业价值与用户偏好的混合排序策略； 3. 优化冷启动场景下的推荐效果，解决新用户、新内容、长尾IP的精准匹配问题； 4. 探索大模型与推荐系统的结合，实现个性化影演内容生成式推荐。

1、负责携程旅游业务场景搜索/推荐排序端到端迭代优化，优化用户搜推体验，提升点击率、转化率等核心指标； 2、深入理解包括搜索、推荐等流量分发场景的业务模式，通过数据分析和挖掘，进行搜索排序全链路算法的优化迭代； 3、具备独立负责项目的能力，能够主导制定某个业务场景的技术方案并有效落地； 4、对业务和技术变化有深入洞察，持续关注包括大模型在内的技术前沿进展和落地应用； 5、具备跨团队沟通协作能力，与其他团队密切合作，为用户提供卓越的旅行产品。