美团(meituan)招聘【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【生成式召回链路升级】
招聘职位：
【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【生成式召回链路升级】 搜索同类职位
岗位职责：
【课题说明】
本课题目标打破传统推荐系统的召回范式，在LBS服务零售场景下，借助LLM的世界知识与推理能力，构建融合业务特点的生成式召回架构，实现效果突破。
主要挑战在于服务零售行业需求差异大、服务非标准化，在召回过程中同时把控个性化和相关性。
课题将重点设计基于LLM的生成式召回架构，通过领域知识增强与业务目标微调，结合传统稀疏模型的记忆能力与LLM的泛化推理能力，优化端到端目标一致性、长尾query/item的冷启动等问题。
【建议研究方向】
1.推理生成：基于生成式架构引入think过程，结合服务零售行业特点，推理用户真实需求，进而生成更匹配用户诉求的候选。
2.LBS码本优化：基于多模态表征优化语义ID的构建，同时融合时空位置信息与商户服务特征，提升本地生活场景下的地理相关性建模与长尾商户曝光。
3.链路融合：基于生成式架构统一建模传统“召回-粗排-创意-精排”漏斗，端到端建模优化目标一致性。
任职要求：
【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。
【课题说明】
本课题目标打破传统推荐系统的召回范式，在LBS服务零售场景下，借助LLM的世界知识与推理能力，构建融合业务特点的生成式召回架构，实现效果突破。
主要挑战在于服务零售行业需求差异大、服务非标准化，在召回过程中同时把控个性化和相关性。
课题将重点设计基于LLM的生成式召回架构，通过领域知识增强与业务目标微调，结合传统稀疏模型的记忆能力与LLM的泛化推理能力，优化端到端目标一致性、长尾query/item的冷启动等问题。
【建议研究方向】
1.推理生成：基于生成式架构引入think过程，结合服务零售行业特点，推理用户真实需求，进而生成更匹配用户诉求的候选。
2.LBS码本优化：基于多模态表征优化语义ID的构建，同时融合时空位置信息与商户服务特征，提升本地生活场景下的地理相关性建模与长尾商户曝光。
3.链路融合：基于生成式架构统一建模传统“召回-粗排-创意-精排”漏斗，端到端建模优化目标一致性。
任职要求：
【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。
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