主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【多国多语言LLM-based 推搜广告】",
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"degree": "海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生",
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"responsibilities": "【课题说明】\n随着美团业务向多个海外市场拓展，推荐与搜索系统面临多国家、多语言场景下的核心技术挑战：一方面，不同语言的语义理解差异、跨语言迁移能力不足、低资源语言数据稀缺等问题制约了搜索相关性体验；另一方面，各国市场用户行为模式、文化偏好、消费习惯差异显著，传统推荐系统难以在多国场景下实现统一建模与高效迁移。\n本课题旨在打造面向多国多语言场景的推荐搜索一体化解决方案，融合多语言语义理解与大语言模型（LLM）能力，构建具备跨国泛化能力的推荐搜索系统，全面提升境外业务的用户体验与转化效率。\n【建议研究方向】\n方向一：多国多语言搜索相关性\n多语言语义表征建模：基于多语言预训练模型（如mBERT、XLM-R等），结合本地化业务数据，构建适配多国语言的搜索相关性表征模型，提升跨语言语义对齐能力。\n低资源语言相关性增强：针对数据稀缺的小语种市场，探索数据增强、跨语言迁移学习、零/少样本学习等技术，提升低资源语言下的相关性判断能力。\n多国统一相关性评估体系：设计面向多国多语言场景的相关性评估框架，结合人工标注与模型自动评估，构建可扩展的多语言相关性基准。\n方向二：LLM-based 多国家统一推荐\nLLM驱动的跨国用户意图理解：基于多语言LLM，对不同国家用户的行为序列与搜索意图进行统一建模，提升跨国场景下的用户偏好理解能力。\n多国统一推荐基座模型：探索以LLM为基座，通过多国数据联合训练与国家/文化特征注入，构建可快速适配各国市场的统一推荐模型，降低多国分治的维护成本。\n跨国冷启动与迁移学习：针对新兴市场数据稀缺问题，研究基于LLM的跨国知识迁移与冷启动方案，提升新市场推荐效果的快速收敛能力。",
"requirements_text": "【任职要求】 \n海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项： \n超级学霸：专业成绩排名前1%。 \n学术达人：在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。 \n竞赛大神：在顶级大赛上获奖。 \n工程高手：有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。",
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"fulltext": "【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【多国多语言LLM-based 推搜广告】\n【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【多国多语言LLM-based 推搜广告】\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-04-01\n\n岗位职责\n【课题说明】\n随着美团业务向多个海外市场拓展，推荐与搜索系统面临多国家、多语言场景下的核心技术挑战：一方面，不同语言的语义理解差异、跨语言迁移能力不足、低资源语言数据稀缺等问题制约了搜索相关性体验；另一方面，各国市场用户行为模式、文化偏好、消费习惯差异显著，传统推荐系统难以在多国场景下实现统一建模与高效迁移。\n本课题旨在打造面向多国多语言场景的推荐搜索一体化解决方案，融合多语言语义理解与大语言模型（LLM）能力，构建具备跨国泛化能力的推荐搜索系统，全面提升境外业务的用户体验与转化效率。\n【建议研究方向】\n方向一：多国多语言搜索相关性\n多语言语义表征建模：基于多语言预训练模型（如mBERT、XLM-R等），结合本地化业务数据，构建适配多国语言的搜索相关性表征模型，提升跨语言语义对齐能力。\n低资源语言相关性增强：针对数据稀缺的小语种市场，探索数据增强、跨语言迁移学习、零/少样本学习等技术，提升低资源语言下的相关性判断能力。\n多国统一相关性评估体系：设计面向多国多语言场景的相关性评估框架，结合人工标注与模型自动评估，构建可扩展的多语言相关性基准。\n方向二：LLM-based 多国家统一推荐\nLLM驱动的跨国用户意图理解：基于多语言LLM，对不同国家用户的行为序列与搜索意图进行统一建模，提升跨国场景下的用户偏好理解能力。\n多国统一推荐基座模型：探索以LLM为基座，通过多国数据联合训练与国家/文化特征注入，构建可快速适配各国市场的统一推荐模型，降低多国分治的维护成本。\n跨国冷启动与迁移学习：针对新兴市场数据稀缺问题，研究基于LLM的跨国知识迁移与冷启动方案，提升新市场推荐效果的快速收敛能力。\n\n岗位基本要求\n【任职要求】 \n海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项： \n超级学霸：专业成绩排名前1%。 \n学术达人：在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。 \n竞赛大神：在顶级大赛上获奖。 \n工程高手：有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。\n【课题说明】\n随着美团业务向多个海外市场拓展，推荐与搜索系统面临多国家、多语言场景下的核心技术挑战：一方面，不同语言的语义理解差异、跨语言迁移能力不足、低资源语言数据稀缺等问题制约了搜索相关性体验；另一方面，各国市场用户行为模式、文化偏好、消费习惯差异显著，传统推荐系统难以在多国场景下实现统一建模与高效迁移。\n本课题旨在打造面向多国多语言场景的推荐搜索一体化解决方案，融合多语言语义理解与大语言模型（LLM）能力，构建具备跨国泛化能力的推荐搜索系统，全面提升境外业务的用户体验与转化效率。\n【建议研究方向】\n方向一：多国多语言搜索相关性\n多语言语义表征建模：基于多语言预训练模型（如mBERT、XLM-R等），结合本地化业务数据，构建适配多国语言的搜索相关性表征模型，提升跨语言语义对齐能力。\n低资源语言相关性增强：针对数据稀缺的小语种市场，探索数据增强、跨语言迁移学习、零/少样本学习等技术，提升低资源语言下的相关性判断能力。\n多国统一相关性评估体系：设计面向多国多语言场景的相关性评估框架，结合人工标注与模型自动评估，构建可扩展的多语言相关性基准。\n方向二：LLM-based 多国家统一推荐\nLLM驱动的跨国用户意图理解：基于多语言LLM，对不同国家用户的行为序列与搜索意图进行统一建模，提升跨国场景下的用户偏好理解能力。\n多国统一推荐基座模型：探索以LLM为基座，通过多国数据联合训练与国家/文化特征注入，构建可快速适配各国市场的统一推荐模型，降低多国分治的维护成本。\n跨国冷启动与迁移学习：针对新兴市场数据稀缺问题，研究基于LLM的跨国知识迁移与冷启动方案，提升新市场推荐效果的快速收敛能力。\n【任职要求】 \n海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项： \n超级学霸：专业成绩排名前1%。 \n学术达人：在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。 \n竞赛大神：在顶级大赛上获奖。 \n工程高手：有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。",
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