【2027】推荐算法助理研究员

岗位职责： 1. 负责推荐系统核心算法研发，包括用户兴趣建模、序列建模、召回与深度排序、多目标优化等，持续提升推荐效果和用户体验，产出可规模化上线的方案与收益； 2. 基于用户行为数据开展分析，优化用户理解与推荐策略，服务参与度、留存与消费深度等业务目标； 3. 与产品、运营、工程等团队协作，根据业务需求调整推荐策略，完成从问题定义、实验设计到结果分析的闭环； 4. 跟踪推荐算法前沿进展，包括生成式推荐、多模态推荐、意图识别建模等，推动先进技术在业务场景中的研究与落地； 5. 参与探索 Agent 在推荐算法迭代中的应用，包括方案构思、离线验证、线上实验、结果分析与经验沉淀，提升算法迭代效率。 任职要求： 1. 硕士及以上学历应届毕业生，计算机、人工智能、数学及相关专业； 2. 具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉推荐系统常见方法，包括召回与排序、特征与 Embedding、序列模型、多目标优化等； 3. 具备扎实的数据结构和算法基础，精通至少一种编程语言（Python、Java、C/C++、Scala 等）； 4. 熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）； 5. 具备基础数据分析能力，熟悉 SQL 等数据处理与分析工具； 6. 具备较强的算法实现能力，能独立完成模型训练、实验分析与问题排查； 7. 积极主动，有责任心，具备良好的业务理解与协作能力，对通过技术解决业务问题有热情。 加分项 1. 有推荐系统相关实习、项目或完整实验经历； 2. 有生成式推荐、多模态推荐或大模型在推荐中的实践经验； 3. 了解大语言模型及 Agent 技术，有相关项目经验； 4. 有大规模数据处理与工程落地经验； 5. 有学术竞赛获奖，或机器学习 / 推荐相关顶会论文发表。