锦鲤求职岗位描述
岗位职责
1. 负责基于内容多模态信号的生成式推荐技术探索与落地。
2. 研究生成式推荐架构，探索Scaling Law在生成推荐中的影响因素与效果天花板。
3. 探索强化学习在生成式推荐后训练中的各项优化方案。
4. 调研不同Reward Model的有效性与建模逻辑，构建可靠的模型效果提升路径。
任职要求
1. 计算机科学、深度学习或强化学习等相关领域的本硕博在校生。
2. 研究方向需涉及大模型微调、时序预测、强化学习或表征学习中的至少两项。
3. 精通PyTorch/TensorFlow框架，具备LLM微调（如HuggingFace/LLaMA）实战经验。
4. 熟悉业界主流推荐系统架构与建模原理，熟悉多模态大模型者优先。
5. 具备将学术成果转化为工业解决方案的能力，以及优秀的跨团队沟通能力。
6. 在NeurIPS/ICML/KDD等顶级会议有推荐相关论文发表经历者优先。