岗位描述：
围绕高德的核心务场景，研究大模型与推荐结合提升业务效果并落地，不限于LLM、多模态大模型SFT、RLHE、多模态理解、内容表征，推荐算法、行为序列建模、搜索算法你将参与以下技术方向:
大模型应用:LLM、多模态大模型(如Qwen-VL、ChatGLM、InternVL)、SFT、RLHF、Prompt Engineering
生成式推荐:基于大模型的内容生成、意图推理、序列预测、个性化生成排序
推荐系统核心模块:召回、粗排、精排、重排、混排、冷启动、特征工程
行为序列建模:用户长期/短期兴趣建模、时空行为预测(如下一站预测)·指标驱动优化:CTR、CVR、GMV、DAU、停留时长等业务指标建模与优化
工程化落地:高并发推荐系统架构、AB实验平台、在线服务性能调优
岗位要求：
·学历背景:计算机、电子信息、自动化、数学、人工智能等相关专业，硕士及以上学历;有大厂搜广推经验。
。项目/实习经历:在机器学习、深度学习或推荐系统领域有实际项目或实习经验，具备以下至少一个方向的实践经验:
·多模态数据处理(图像+文本)
自然语言处理(NLP)或大模型微调(SFT/RLHF)
计算机视觉(CV)或跨模态理解
·推荐系统(召回/排序/冷启动/混排)
.编程能力:熟练掌握 Python，熟悉C++或Java;精通 PyTorch/ TensorFlow 等主流框架;
·综合素养:具备良好的数据敏感性、逻辑分析能力、英文读写能力;对新技术保持高度敏感，乐于钻研，善干沟通协作。
加分项:
参与过以下任一核心系统建设:
■首页混排系统
■下一站预测/目的地推荐
■冷启动系统
■生成式推荐
■个性化召回与排序系统在
■NeUrIPS、ICML、ICLR、CVPR\KDD、AAAI、WWW等顶会发表论文者优先
■有Kaggle、ACM、天池等数据科学竟赛获奖经历者优先