【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【大模型相关性研究】

岗位职责

【课题说明】 广告系统一般采用“召回->粗排->精排->出价->拍卖”的多级漏斗架构，但各模块独立优化导致优化目标不一致，前链路会制约后链路上限，漏斗效率折损大。近年来，随着大模型和生成式技术的快速发展，其强大的表征能力和良好的Scaling性质也为广告系统提供了新的可能性。本研究旨在探索如何利用生成式技术重塑整个广告系统，通过一个端到端的生成式广告大模型完成所有决策，打破多级漏斗框架，打开模型决策空间，最大化平台收益。餐饮广告算法团队启动下一代LLM 广告系统(one model)的探索，行业资深人才需求迫切。

【建议研究方向】 1.领域LLM 构建：基于sota 基座模型，系统性整合美团用商双端数据，通过PT、SFT、RLHF等方式构建适配外卖/到餐领域的垂直领域LLM，快速支持商业广告系统多大模型应用落地； 2.基于强化学习+领域LLM 的通用相关性解决方案：基于领域LLM，结合GRPO等强化学习技术，多agent 技术 探索相关性问题上限。

任职要求

海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且满足： 1.LLM、MLLM、AIGC、RL等一个或多个方向有深入研究经历，且有相关实际项目经验。 2.熟悉Python、C++等至少一门编程语言，熟练使用主流深度学习框架。 3.有影响力的开源项目中做出过核心贡献，或发表过高水平论文。 4.有热情攻克技术难题，推动大模型技术在真实业务场景落地。