大模型搜索推荐算法工程师

职位描述

1. 美团多个推荐场景算法设计优化，包括被动触达渠道和主动触达渠道，设计触发、召回、排序、机制全链路模型算法演进应用落地，为数亿量级全部美团用户服务；

2. 从服务共性解决方案出发，探索迁移学习、强化学习、可解释性推荐、异构建模等模型算法落地；

3. 优化多个推荐渠道联动效果，给予用户一致性体验；

4. 深耕业务特点和生活场景，设计并实现个性化推荐系统全链路优化；

5. 探索大模型在搜索推荐场景的应用，包括LLM驱动的语义召回与重排、生成式推荐（Generative

Recommendation）、大模型辅助特征工程与用户理解等前沿方向。

任职要求

1. 本科及以上学历；

2. 扎实的编程能力和数据结构基础，较强的业务问题分析和解决能力；

3. 熟悉常用的机器学习、深度学习或强化学习算法；

4. 了解大语言模型的基本原理，对LLM在搜索推荐领域的应用有初步了解或实践经验；

5. 自驱主动，沟通良好，有团队协作精神。

具备以下经验者优先：

1. 发表过创新性顶会论文；

2. 在Kaggle等平台上取得靠前名次；

3. 有LLM4Rec相关研究或实践经验；

4. 熟悉RAG、Agent等大模型应用范式，有在搜索推荐场景落地的经验。

【岗位亮点】

1. 亿级DAU、海量用户数据、复杂多业务场景；

2. 大模型与搜索推荐深度融合，可参与LLM4Rec前沿范式探索；

3. 充足的计算资源和海量数据，快速积累AI在搜推方向的落地经验；

4. 团队技术卓越，发表多篇顶会论文。