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職位描述 1.構建新零售場景下的搜索推薦全鏈路算法體系，基于用戶行為分析、多模態商品理解及實時反饋數據，打造全域個性化推薦系統與智能搜索解決方案。 2.主導新一代推薦系統架構設計，深入理解用戶行為和業務需求，優化召回、排序、重排等推薦鏈路的關鍵模塊，通過序列建模、多任務建模、冷啟動等方法提升推薦場景用戶體驗，通過多場景、多目標建模提升推薦多場景的點擊率和轉化率。跟蹤業界前沿技術，推動LLM在推薦場景落地，并結合盒馬業務特色提高推薦發現性，優化用戶LTV價值。 3.攻克搜索算法技術瓶頸，基于NLP與LLM技術突破搜索query理解、用戶意圖理解、語義向量召回、文本匹配等關鍵技術；通過全域用戶行為建模、多場景遷移學習及端到端排序優化，打造適配新零售特性的自適應搜索排序框架；設計搜索機制策略，結合用戶長短期興趣建模與多周期價值評估，持續優化用戶生命周期價值。 4.探索和擁抱大模型技術，并在搜索推薦領域深度應用，驅動盒馬App用戶體驗增長，并帶來商業價值。 職位要求 1. 自然語言處理、機器學習、數據挖掘、人工智能等相關專業的學歷； 2. 扎實的編程基礎，熟練掌握tensorflow、pytorch等深度學習框架； 3. 具有從事相關領域的算法研發的經驗，有推薦，搜索，廣告和NLP背景者優先，有電商領域背景優先； 4. 具有較強的數據驅動的分析和解決問題的能力，愿意思考； 5. 良好的團隊合作精神，較好的溝通能力。 6. 對技術有激情，具備較好的推動力，自驅力強。