大模型算法工程师

岗位职责
1，智能营销技术研究与应用创新： 跟踪大语言模型（LLM）、多模态大模型、AI Agent及智能决策等前沿技术，探索其在用户洞察、营销策划、广告投放和商业化增长中的创新应用；结合业务需求设计智能营销解决方案，推动AI技术与营销业务深度融合。
2，智能营销策略与多模态创意生成： 基于用户画像、行为数据、产品信息及历史营销表现，利用大模型、RAG、机器学习及多模态生成技术，实现用户需求洞察、营销策略生成、广告文案、图像及视频素材的智能生产；构建可组合、可测试、可迭代的创意生成体系，提升营销内容的精准度与生产效率。
3，智能营销算法优化与增长闭环： 整合广告投放、用户行为及转化数据，结合机器学习、在线学习、Contextual Bandit、A/B Testing及因果推断等技术，开展创意效果预测、素材优选、营销策略优化及转化效果评估；建立从策略生成、营销执行到数据反馈的持续优化闭环，提升获客效率、转化率及整体ROI。

任职要求
* 学历与背景：计算机、人工智能、统计学、金融工程或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的机器学习与自然语言处理基础。
* 机器学习与智能优化：熟悉机器学习、特征工程、用户分群、转化率预测及推荐排序等技术，能够将算法应用于创意筛选、营销策略优化及资源分配。
* 智能体方向：深入理解Agent技术栈，有LangChain / LangGraph / AutoGPT / AutoGen 等框架的项目落地经验，对ReAct、Tree-of-Thoughts等前沿范式保持敏锐。
* 数据分析与工程实现能力：具备数据处理、模型评估、API集成及自动化开发能力；熟悉营销归因及效果评估方法。
* 智能营销与业务落地能力： 理解数字营销、效果广告及用户增长逻辑；具备较强的业务分析、跨团队协作和项目推进能力，并通过真实业务数据持续优化营销效果。
* 工程与自驱力：优秀的工程能力和代码品味，善于拆解模糊问题，具备快速学术调研与啃硬骨头的精神。