关于公司。
我们的客户以品质、创新和服务作为战略控制点,坚持研发及前瞻性技术的持续投入,通过全系列手机及智能生态产品,为全球消费者带来创新、领先、可信赖的产品与服务,打造极致的全场景智慧生活体验。
关于团队。
团队氛围好,大佬云集,且处于发展上升期。
关于职位
- 新一代画像体系建设:主导用户画像与标签体系的顶层设计,突破传统静态标签的局限,构建实时、动态的用户兴趣图谱与精准意图推断框架,打造支撑亿级流量的精细化用户认知引擎。
- 多模态与联合表征学习:深入融合图文/视频等多模态大模型(MLLM)能力,将海量内容特征(语义标签、质量分、视觉信号等)与用户行为进行深度耦合;构建业界领先的用户-内容双塔及联合表征体系,解决跨域推荐与商业化冷启动难题。
- 实时意图与端云协同探索:负责流式数据计算与实时特征工程体系的演进,实现用户意图的“毫秒级”捕捉与响应;探索并落地端侧轻量级模型与云侧大模型的高效协同机制(端云一体化认知)。
- 核心商业化链路赋能:将底层挖掘能力直接转化为业务生产力。深入对接程序化广告生态,推动画像与特征能力在智能定向、Lookalike、排序扰动、oCPX 动态调价、个性化搜推等核心推荐/广告链路的落地与深水区优化,拿到极具说服力的业务增量。
- 前沿技术落地:持续追踪大模型微调(SFT/RLHF/DPO)、模型蒸馏、联邦学习等前沿方向,完成技术突破并转化为工程落地,提升整体技术视野。
技能和经验要求
- 基础门槛:计算机、数学、统计等相关专业硕士及以上学历,8 年以上互联网核心算法/数据挖掘工作经验。工程底子佳,精通 Python,熟练掌握 Spark/Hive 等大数据体系,具备 Flink 实时流计算及高并发系统开发经验者优先。
- 在大型互联网平台负责过千万级以上 DAU 规模的用户画像、兴趣建模或用户增长体系建设。
- 对标签生产生命周期、特征工程、画像质量与业务 AB 实验评估有极深的实战沉淀。
- 精通 PyTorch/TensorFlow 框架。在双塔模型、对比学习、图神经网络(GNN)等表征学习领域有成熟落地经验。
- 熟悉视频/图文的多模态特征提取与跨模态检索,有 MLLM 微调(SFT/RLHF/DPO)及模型蒸馏、端侧压缩部署相关经验者优先。
- 商业洞察与落地能力:深谙程序化广告系统架构或大规模推荐系统全链路(召回、粗排、精排、重排);具备极强的“技术-业务”翻译能力,能敏锐捕捉业务痛点并用算法手段破局。
- 软素质要求:自我驱动力极强,具备优秀的跨团队沟通与资源协调能力;有 3 人以上算法或数据团队的 Tech Lead 经验,能够为团队指明技术演进方向。