蚂蚁国际-算法工程师-全球技术

岗位职责

1. 负责推荐系统核心算法的研发与优化，包括召回、排序、重排等关键环节，持续提升推荐的精准度、多样性与用户体验；
2. 探索大模型与推荐系统的深度融合，包括基于LLM的用户兴趣建模、物品语义理解、生成式召回与推荐等前沿方向；
3. 研究推荐模型与系统的自迭代方案，包括基于线上反馈的自动数据飞轮、模型自进化与持续学习机制，实现推荐效果的持续提升；
4. 持续跟进推荐系统、大语言模型、多模态等AI技术的最新进展，和业界保持紧密的技术交流。

任职要求

1. 硕士及以上学历，计算机科学相关专业（机器学习、NLP等），精通Tensorflow/Pytorch等深度学习算法框架；
2. 2年以上推荐/搜索/广告相关算法经验，精通推荐系统全链路核心技术，包括特征工程、向量检索、召回、粗排精排、重排、多目标优化等，熟悉主流推荐模型，具备端到端调优与大规模系统落地经验；
3. 熟悉大模型应用算法，对大语言模型的持续训练、SFT、RL、检索增强（RAG）、Agent、生成式推荐等方向有实战经验，有将大模型能力应用于推荐场景经验者优先；
4. 对前沿AI技术有较好的把握，较强的论文阅读和复现能力，有论文发表经验优先。

岗位标签

NEW

特色标签

Gen-Rec、Python、Shell、SQL、个性化推荐、候选集生成、分布式训练、发表算法相关优秀论文、召回策略、后排序、向量召回、向量搜索、向量数据库、国际化、图文融合、在线学习、增量学习、多任务学习、多模态理解、多模态算法、多目标排序、大参数模型、大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)、大模型算法、大规模预训练模型、大语言模型、平衡优化、强化学习、排序模型、排序算法、推荐、推荐引擎、推荐框架、推荐算法、搜索算法、支付、机器学习、模型加速/性能优化、深度学习、物料召回、生成式召回、生成式排序、算法工程化经验、精排、终身学习、结果重排、自然语言处理算法、跨境、跨模态、重排序、金融