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        "job_title": "推荐算法工程师-抖音推荐技术",
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        "job_category": "算法"AI生成
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        "company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "团队介绍：抖音推荐技术团队，负责抖音使用时长占比最高的推荐页的基础推荐算法，底层模型同时支持抖音其他重要业务场景。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、推荐大模型的应用、多模态大模型的落地探索等，对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。\n\n1、在这里，能接触业界前沿的推荐技术，探索大语言模型技术（LLM）与推荐系统召粗精排各个环节的深度结合；\n2、目前主要的研究方向包括：Scaling Up、超长序列建模、多模态推荐、LLM4Rec、多任务学习、模型压缩与加速等。",
        "requirements_text": "1、对推荐算法和大模型技术有浓厚兴趣，有较好的算法和数据结构基础，有较好的编程能力；\n2、拥有扎实的机器学习基础，在深度学习、大语言模型（LLM）、多模态等方向有深入的理解，有推荐研究经历者优先；\n3、有国际竞赛经验（包括但不限制与ACM-ICPC、数学建模大赛）或在国际会议发表论文者（包括但不限于KDD、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR等）优先；\n4、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决挑战性问题充满激情。",
        "skills": [AI生成
            "机器学习",
            "深度学习",
            "推荐算法",
            "数据结构",
            "解决问题",
            "建模",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "2、拥有扎实的机器学习基础，在深度学习、大语言模型（LLM）、多模态等方向有深入的理解，有推荐研究经历者优先；3、有国际竞赛经验（包括但不限制与ACM-ICPC、数学建模大赛）或在国际会议发表论文者（包括但不限于KDD、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR等）优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
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                "value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7584712378744228149/detail"
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    "fulltext": "推荐算法工程师-抖音推荐技术\n职位描述\n团队介绍：抖音推荐技术团队，负责抖音使用时长占比最高的推荐页的基础推荐算法，底层模型同时支持抖音其他重要业务场景。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、推荐大模型的应用、多模态大模型的落地探索等，对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。\n\n1、在这里，能接触业界前沿的推荐技术，探索大语言模型技术（LLM）与推荐系统召粗精排各个环节的深度结合；\n2、目前主要的研究方向包括：Scaling Up、超长序列建模、多模态推荐、LLM4Rec、多任务学习、模型压缩与加速等。\n\n职位要求\n1、对推荐算法和大模型技术有浓厚兴趣，有较好的算法和数据结构基础，有较好的编程能力；\n2、拥有扎实的机器学习基础，在深度学习、大语言模型（LLM）、多模态等方向有深入的理解，有推荐研究经历者优先；\n3、有国际竞赛经验（包括但不限制与ACM-ICPC、数学建模大赛）或在国际会议发表论文者（包括但不限于KDD、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR等）优先；\n4、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决挑战性问题充满激情。\n团队介绍：抖音推荐技术团队，负责抖音使用时长占比最高的推荐页的基础推荐算法，底层模型同时支持抖音其他重要业务场景。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、推荐大模型的应用、多模态大模型的落地探索等，对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。\n\n1、在这里，能接触业界前沿的推荐技术，探索大语言模型技术（LLM）与推荐系统召粗精排各个环节的深度结合；\n2、目前主要的研究方向包括：Scaling Up、超长序列建模、多模态推荐、LLM4Rec、多任务学习、模型压缩与加速等。\n1、对推荐算法和大模型技术有浓厚兴趣，有较好的算法和数据结构基础，有较好的编程能力；\n2、拥有扎实的机器学习基础，在深度学习、大语言模型（LLM）、多模态等方向有深入的理解，有推荐研究经历者优先；\n3、有国际竞赛经验（包括但不限制与ACM-ICPC、数学建模大赛）或在国际会议发表论文者（包括但不限于KDD、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR等）优先；\n4、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决挑战性问题充满激情。",
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