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职位介绍: 岗位职责 1、从0搭建、迭代产品核心个性化推荐系统，服务AI角色匹配、虚拟人推荐、互动图文/短剧内容分发全场景。 2、负责用户兴趣建模、多维度用户画像、内容表征、召回/粗排/精排/重排全链路算法研发优化，提升用户匹配度、互动时长、次日留存、付费转化核心指标。 3、落地大模型、Embedding、RAG、多模态技术在推荐场景创新：基于LLM理解用户对话偏好、人设特征，构建语义化推荐向量体系，解决冷启动、用户兴趣稀疏、跨文化出海适配问题。 4、设计完整AB实验体系，线上效果复盘、指标归因，定位推荐长尾、同质化、匹配不准等问题，持续迭代模型与策略。 5、协同后端、产品、数据团队，完成算法模型工程化、线上服务部署，保障推荐引擎高并发、低延迟稳定运行。 6、跟进搜推、大模型推荐前沿技术，结合出海多语言、海外用户行为特性做技术创新落地。任职要求 1、计算机、人工智能、统计学、数学相关专业，本科及以上，有1年及以上推荐系统落地经验；硕士优先。 2、扎实机器学习、深度学习基础，熟悉协同过滤、FM、DeepFM、DIN、Transformer、多目标排序等主流搜推模型。 3、熟练Python，掌握PyTorch/TensorFlow任意一种深度学习框架；熟悉 Spark/Hive离线数据处理。 4、有向量检索、Embedding、大模型融入推荐系统实战经验优先；有社交/ AI陪伴/出海App推荐经验加分。 5、具备完整A/B实验、指标评估、线上模型调优实战经验，能独立完成算法从实验到上线全流程。 6、加分项：多模态推荐、海外多语言业务、RAG语义匹配、图神经网络、向量数据库（Milvus/FAISS）使用经验。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：人工智能

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