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生成式推荐模型算法架构师(J98977)

未披露 · 北京市,上海市 · 百度

主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "company_website": "baidu.com",
        "company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术,业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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        "degree": "-计算机或相关专业硕士及以上学历",
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        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "-负责构建新一代生成式推荐系统架构,主导大模型与推荐技术的融合创新\n-通过生成式技术创新实现推荐系统的 scaling-law,打造高响应、强个性化的智能推荐引擎,支撑亿级用户场景的精准内容分发需求\n-重点负责广告点击率、转化率、召回、GMV预估等核心模型的生成式算法技术方向工作,包括技术规划、团队指导和核心技术攻坚,驱动广告整体业务增收\n-作为算法负责人,熟悉生成式推荐模型技术面对的工程挑战,能联合架构团队解决工程困难,突破生成式推荐技术的天花板",
        "requirements_text": "-需要具备生成式推荐模型算法落地经验。有直播等电商推荐业务模型算法经验优先\n-计算机或相关专业硕士及以上学历\n-熟悉大规模数据挖掘、机器学习、强化学习、分布式计算等相关技术,并具备5年及以上工作经验\n-优秀的主动分析和解决问题的能力,对挑战性问题充满激情\n-具备良好的团队合作精神,较强的沟通能力",
        "skills": [AI生成
            "机器学习",
            "强化学习",
            "数据挖掘",
            "团队协作",
            "沟通能力",
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    "fulltext": "生成式推荐模型算法架构师(J98977)\n生成式推荐模型算法架构师(J98977)\n\n基础信息\n部门:MEG\n地点:北京市,上海市\n类别:技术\n招聘人数:1\n发布时间:2026-07-21\n\n工作职责\n-负责构建新一代生成式推荐系统架构,主导大模型与推荐技术的融合创新\n-通过生成式技术创新实现推荐系统的 scaling-law,打造高响应、强个性化的智能推荐引擎,支撑亿级用户场景的精准内容分发需求\n-重点负责广告点击率、转化率、召回、GMV预估等核心模型的生成式算法技术方向工作,包括技术规划、团队指导和核心技术攻坚,驱动广告整体业务增收\n-作为算法负责人,熟悉生成式推荐模型技术面对的工程挑战,能联合架构团队解决工程困难,突破生成式推荐技术的天花板\n\n职责要求\n-需要具备生成式推荐模型算法落地经验。有直播等电商推荐业务模型算法经验优先\n-计算机或相关专业硕士及以上学历\n-熟悉大规模数据挖掘、机器学习、强化学习、分布式计算等相关技术,并具备5年及以上工作经验\n-优秀的主动分析和解决问题的能力,对挑战性问题充满激情\n-具备良好的团队合作精神,较强的沟通能力\n-负责构建新一代生成式推荐系统架构,主导大模型与推荐技术的融合创新\n-通过生成式技术创新实现推荐系统的 scaling-law,打造高响应、强个性化的智能推荐引擎,支撑亿级用户场景的精准内容分发需求\n-重点负责广告点击率、转化率、召回、GMV预估等核心模型的生成式算法技术方向工作,包括技术规划、团队指导和核心技术攻坚,驱动广告整体业务增收\n-作为算法负责人,熟悉生成式推荐模型技术面对的工程挑战,能联合架构团队解决工程困难,突破生成式推荐技术的天花板\n-需要具备生成式推荐模型算法落地经验。有直播等电商推荐业务模型算法经验优先\n-计算机或相关专业硕士及以上学历\n-熟悉大规模数据挖掘、机器学习、强化学习、分布式计算等相关技术,并具备5年及以上工作经验\n-优秀的主动分析和解决问题的能力,对挑战性问题充满激情\n-具备良好的团队合作精神,较强的沟通能力",
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