推荐算法工程师
工作内容：
1. 深度理解用户行为，挖掘、分析和设计高效的用户、物品、上下文特征。参与构建高性能、一体化的特征平台，保障训练和线上推理阶段特征数据的一致性、实时性和可靠性。优化训练样本的处理流程，包括样本构造、负采样策略优化，并解决样本偏差、线上线下一致性等数据层面的挑战；
2. 参与推荐系统全链路（召回、粗排、精排、重排）的算法迭代，负责双塔模型、Graph Embedding、向量化召回等核心算法的模型迭代、训练和调优。深度参与A/B实验的全过程，包括实验设计、上线、效果监控及数据分析，持续优化点击率、主动输入率、留存率等核心业务指标；
3. 应用模型压缩技术（如量化、剪枝、蒸馏）优化线上推理性能，降低计算成本并提升响应速度；
4. 紧跟业界前沿（如LLM、多模态、强化学习），探索生成式AI在推荐召回中的前沿应用，并推动其在业务场景中的落地验证与性能提升；
岗位要求：
1. 学历与专业：硕士及以上，计算机、数学、统计学等相关专业，1 年以上推荐算法相关经验
2. 核心技能：精通协同过滤、内容推荐、关联规则等传统推荐算法，能独立完成算法设计与实验。
3. 技术能力：熟练使用 Python（Scikit-learn、XGBoost），会用 SQL/Hive 处理数据，了解 Spark 等大数据框架优先。
4. 能分析推荐效果（CTR、转化率）并优化，具备良好沟通与协作能力。
大模型推荐算法工程师
工作内容：
1. 推进大模型在推荐系统中的关键技术研发与落地，包括但不限于RAG、语义召回、多模态内容理解、排序优化及Agent应用等前沿方向，提升推荐系统的智能化水平；
2. 构建高质量的训练和评估数据集，完成大语言模型在垂直领域的持续预训练、SFT、RLHF等任务，设计合理的离线与在线评估指标，对模型效果进行科学严谨的分析，并结合业务需求优化模型效果与性能；
3. 利用大模型的表征能力与推理能力，构建精准的物品表征与用户兴趣表征，并实时预测用户意图，为个性化推荐提供核心洞察；
4. 将算法模型进行原型实现、性能优化，并协助推动在真实业务场景中的落地和A/B测试，在保障推荐效果的同时，显著降低计算成本、提升系统响应效率；
5. 紧跟业界前沿（如LLM、多模态、强化学习），探索基于大模型的生成式推荐、序列推荐和端到端推荐等推荐系统新范式，推动推荐系统技术架构的演进与升级；
岗位要求：
1. 硕士及以上，计算机、数学等相关专业，1 年以上大模型相关经验。
2. 熟悉传统推荐逻辑，了解大模型原理，会用 Python（PyTorch/TensorFlow）。
3. 具备基础协作能力，能推进算法简单落地。
薪酬福利：
同行业领先的薪资待遇
良好的发展平台：高速发展行业+国内领先企业+优秀企业文化
系统的人才培训：入职培训+技能培训+管理培训+其他培训
规范的福利保障：免费食堂和班车+五险一金+年休假+节日和生日礼品+健身房+休闲吧
完善的薪酬体系：基本工资+丰厚年终奖+每年的调薪机会
丰富的员工活动：优秀员工旅游+马拉松比赛+主题活动+运动俱乐部
顺势而为，All In with me
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