美团(meituan)招聘【北斗】基于大模型的推荐算法工程师
招聘职位：
【北斗】基于大模型的推荐算法工程师 搜索同类职位
岗位职责：
【愿景】
点评技术部致力于通过Agent 驱动的智能技术平台，深耕真实世界场景的刻画，全面理解用户意图，帮助用户找到、发现与体验真实世界的美好。
【你将参与】
1. 推荐系统核心算法研发参与大众点评首页信息流、子 Tab、内容推荐、POI 推荐等核心场景的召回、粗排、精排、重排、多目标融合等算法研发，持续提升用户体验和业务效果。
2. 内容与 POI 双域建模围绕内容推荐和本地生活供给推荐，建设用户兴趣理解、商户理解、内容理解、跨域迁移、多场景泛化等能力，实现从“用户喜欢看什么”到“用户可能去哪”的深度连接。
3. 长序列与 Scaling Up 推荐模型探索 Transformer、HSTU、MoE、多任务学习、长序列用户行为建模等模型结构，推动推荐系统从传统特征工程向更大规模、更强表达能力的模型架构演进。
4. 生成式推荐与 LLM4Rec探索大语言模型、生成式 AI、语义 ID、多模态表征、RAG、Agent 等技术在推荐系统中的创新应用，推动下一代生成式推荐能力在真实业务中落地。
5. 增长算法与智能决策参与用户全生命周期增长建模，包括拉新、促活、留存、智能 Push、触达时机、人群选择、内容生成等方向，用 AI 能力替代传统人工运营，实现增长策略的自动化与规模化。
6. AutoResearch 与 AI 自动化实验建设面向推荐和增长的自动化实验体系，让 Agent 辅助完成实验执行、结果分析、假设生成和策略迭代，提升算法研发效率，探索新的算法工程工作范式。
7. 大规模训练与在线系统优化参与分布式模型训练、特征平台、在线 Serving、A/B 实验、性能优化和稳定性建设，让前沿模型真正服务亿级用户场景。
任职要求：
【任职资格】
1.硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业。
2.扎实的深度学习与Scaling up基础，熟悉推荐系统主流模型（双塔、DIN、Transformer等）或者LLM4Rec应用者优先。
3.熟练掌握Python，熟悉TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，会使用agent框架。
4.具备良好的数据分析能力和工程实现能力。
5.有推荐系统、信息检索、NLP/CV等方向的科研或实习经历优先。
6.有顶会论文发表（KDD/WWW/NeurIPS/SIGIR/CIKM等）优先。
【为什么是我们】
你将参与大众点评亿级用户核心推荐与增长链路，从模型设计、实验验证到线上 A/B，完整体验技术驱动业务增长的闭环。团队在长序列建模、跨域推荐、多目标优化、生成式推荐、LLM4Rec、多模态、强化学习、AutoResearch 等前沿方向持续探索，并服务推荐、智能 Push、留存建模等完整用户生命周期场景。团队兼具顶会论文产出与大规模业务落地经验，配备资深 mentor、论文研讨和完整项目训练，助力你成长为独立负责核心方向的算法专家。
【愿景】
点评技术部致力于通过Agent 驱动的智能技术平台，深耕真实世界场景的刻画，全面理解用户意图，帮助用户找到、发现与体验真实世界的美好。
【你将参与】
1. 推荐系统核心算法研发参与大众点评首页信息流、子 Tab、内容推荐、POI 推荐等核心场景的召回、粗排、精排、重排、多目标融合等算法研发，持续提升用户体验和业务效果。
2. 内容与 POI 双域建模围绕内容推荐和本地生活供给推荐，建设用户兴趣理解、商户理解、内容理解、跨域迁移、多场景泛化等能力，实现从“用户喜欢看什么”到“用户可能去哪”的深度连接。
3. 长序列与 Scaling Up 推荐模型探索 Transformer、HSTU、MoE、多任务学习、长序列用户行为建模等模型结构，推动推荐系统从传统特征工程向更大规模、更强表达能力的模型架构演进。
4. 生成式推荐与 LLM4Rec探索大语言模型、生成式 AI、语义 ID、多模态表征、RAG、Agent 等技术在推荐系统中的创新应用，推动下一代生成式推荐能力在真实业务中落地。
5. 增长算法与智能决策参与用户全生命周期增长建模，包括拉新、促活、留存、智能 Push、触达时机、人群选择、内容生成等方向，用 AI 能力替代传统人工运营，实现增长策略的自动化与规模化。
6. AutoResearch 与 AI 自动化实验建设面向推荐和增长的自动化实验体系，让 Agent 辅助完成实验执行、结果分析、假设生成和策略迭代，提升算法研发效率，探索新的算法工程工作范式。
7. 大规模训练与在线系统优化参与分布式模型训练、特征平台、在线 Serving、A/B 实验、性能优化和稳定性建设，让前沿模型真正服务亿级用户场景。
任职要求：
【任职资格】
1.硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业。
2.扎实的深度学习与Scaling up基础，熟悉推荐系统主流模型（双塔、DIN、Transformer等）或者LLM4Rec应用者优先。
3.熟练掌握Python，熟悉TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，会使用agent框架。
4.具备良好的数据分析能力和工程实现能力。
5.有推荐系统、信息检索、NLP/CV等方向的科研或实习经历优先。
6.有顶会论文发表（KDD/WWW/NeurIPS/SIGIR/CIKM等）优先。
【为什么是我们】
你将参与大众点评亿级用户核心推荐与增长链路，从模型设计、实验验证到线上 A/B，完整体验技术驱动业务增长的闭环。团队在长序列建模、跨域推荐、多目标优化、生成式推荐、LLM4Rec、多模态、强化学习、AutoResearch 等前沿方向持续探索，并服务推荐、智能 Push、留存建模等完整用户生命周期场景。团队兼具顶会论文产出与大规模业务落地经验，配备资深 mentor、论文研讨和完整项目训练，助力你成长为独立负责核心方向的算法专家。
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