工作职责：
1、设计并训练具备超大参数量与高效推理能力的客户洞察大模型，支持多行业、跨场景的智能推荐与用户理解；
2、深度融合文本、图像、音视频、位置、交易行为等数据，构建高维度、动态更新的用户兴趣向量与语义 ID 系统；
3、将大规模预训练与生成式建模相结合，探索零样本、少样本推荐技术，实现用户需求的主动预测与实时响应；
4、在 PB 级数据集上进行分布式训练与参数高效更新，探索模型压缩、推理加速等工程优化技术；
5、将模型能力应用于精准营销、个性化内容分发、用户增长等核心业务场景，并通过大规模 A/B 实验验证效果。
任职要求：
1、博士学历，计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业；
2、深入理解大规模预训练模型（LLM/多模态）的架构与优化（LoRA、MoE等），熟悉推理加速与效能评估；
3、精通推荐系统与表示学习，熟悉语义ID建模、多模态融合与生成式推荐，具备A/B实验与因果评估经验者优先；
4、具备分布式训练与工程化能力，能够处理 TB/PB 级多源多模态数据，并在高并发、低时延环境稳定部署；
5、在 NeurIPS、ICML、ICLR、KDD、WWW、SIGIR、WSDM、CIKM、RecSys、TOIS、TKDE 等有高水平成果或同等产出者优先；
6、具备科研到业务的闭环能力，能将模型与算法沉淀为平台化能力；
7、具备优秀的沟通协作与推动力，对超大规模模型研发保持热情与长期投入。