美团招聘【北斗实习】大模型应用算法工程师-【生成式推荐系统】
招聘职位:
【北斗实习】大模型应用算法工程师-【生成式推荐系统】 搜索同类职位
岗位职责:
【课题说明】
传统的向量召回和深度学习推荐范式在深度交互、冷启动、长尾商品发现、多场景适配等方面仍存在诸多挑战。生成式推荐系统以大模型为核心,具备强大的内容理解、知识推理和个性化内容生成能力。通过将用户历史行为、上下文信息、多模态内容等深度融合,生成式推荐系统能够实现用户意图的主动理解、候选内容的生成与多场景下的精准推荐,极大提升用户体验和平台生态活力。
【建议研究方向】
1.生成式召回:研究基于大模型的生成式召回方法,实现以模型参数为载体的候选内容记忆与生成,突破传统召回技术的局限。
2.多轮交互推荐技术:探索多轮用户引导与深度交互机制,实时理解用户意图变化,满足“千人千面”的个性化需求。
3.推荐系统的可解释性与安全性:研究大模型驱动的推荐逻辑可解释性方法,提升用户对推荐决策的理解和信任。同时探索生成式推荐中的内容安全,保障推荐系统的合规性与用户体验。
4.推荐智能体与复杂任务规划:构建具备推理、规划和自主决策能力的推荐智能体,支持跨领域、跨步骤的复杂任务推荐。
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】
传统的向量召回和深度学习推荐范式在深度交互、冷启动、长尾商品发现、多场景适配等方面仍存在诸多挑战。生成式推荐系统以大模型为核心,具备强大的内容理解、知识推理和个性化内容生成能力。通过将用户历史行为、上下文信息、多模态内容等深度融合,生成式推荐系统能够实现用户意图的主动理解、候选内容的生成与多场景下的精准推荐,极大提升用户体验和平台生态活力。
【建议研究方向】
1.生成式召回:研究基于大模型的生成式召回方法,实现以模型参数为载体的候选内容记忆与生成,突破传统召回技术的局限。
2.多轮交互推荐技术:探索多轮用户引导与深度交互机制,实时理解用户意图变化,满足“千人千面”的个性化需求。
3.推荐系统的可解释性与安全性:研究大模型驱动的推荐逻辑可解释性方法,提升用户对推荐决策的理解和信任。同时探索生成式推荐中的内容安全,保障推荐系统的合规性与用户体验。
4.推荐智能体与复杂任务规划:构建具备推理、规划和自主决策能力的推荐智能体,支持跨领域、跨步骤的复杂任务推荐。
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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