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职位介绍: 岗位职责全链路推荐架构建设：主导面向全球市场的AIGC短剧与文本消费平台的推荐系统全链路（召回、粗排、精排、重排）设计与迭代，优化系统的实时性与扩展性多模态兴趣建模：构建跨视频流与文本消费Tab的用户统一兴趣模型。利用多模态技术提取AIGC内容的深度特征，实现跨模态的精准推荐与知识迁移序列化短剧推荐策略：设计具有上下文感知能力的序列推荐算法，优化用户的追剧体验，提升单集转化率与整剧完播率特征与数据工程体系建设：设计并构建高效的特征工程体系，包括用户行为序列特征、内容画像特征、上下文特征的实时/离线抽取与处理；搭建统一的Feature Store与数据Pipeline，保障特征的时效性、一致性与可观测性，支撑模型的快速迭代与在线服务。科学的评估体系建设：建立并完善多目标推荐效果评估体系，通过严谨的A/B实验驱动核心业务指标的持续增长任职要求计算机、统计学或相关专业本科及以上学历，3年以上互联网核心推荐系统、搜索或广告算法工程经验深入理解并主导过主流推荐模型（如MMoE、PLE、DIN、DSSM、DeepFM等）的落地；在多目标优化和长序列建模方面有丰富的实战经验具备扎实的特征工程全流程经验，包括用户行为日志的实时/离线特征抽取、高维稀疏特征处理、特征交叉与Embedding设计、特征存储与在线服务的搭建与优化；熟悉数据质量治理、样本构造与标签体系设计，能够从海量原始数据中高效提炼高价值信号扎实的编程功底（Python/C++/Java/Go等），熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架；精通Spark/Flink等大数据处理引擎，具备大规模分布式系统开发与数据Pipeline构建能力具备良好的产品Sense，能够透过复杂的数据洞察海外用户的消费心理，将技术语言转化为实际的业务增长有短视频（TikTok/Reels/Shorts）、流媒体（Netflix/Hulu）、内容订阅或海外出海产品背景者优先（加分项）有将LLM、多模态大模型或强化学习应用于工业级推荐系统的实际经验，熟悉模型的微调、对齐与评估

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：其他商务服务业

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