Job description
利用机器学习、强化学习、因果推断、LLM、多模态大模型等前沿技术，基于京东海量数据建模用户行为序列、识别兴趣偏好/购买力等用户意图、理解商品文本/图片/视频、优化权益和商品分发策略，提高京东搜推用户的购买体验和效率。 核心职责包括：
- 用户识别：挖掘用户静态画像、敏态意图和用户统一表征，将识别后的用户数据应用到搜推分发模型和流量策略中；
- 商品理解：建设商品知识体系并挖掘商品多模态统一表征，优化搜推用户体验提升分发模型效果；
- 策略优化：设计搜推权益分发算法和策略，激发用户购买商品的意愿。
任职要求 / Qualifications: 1.计算机及计算机相关专业本科及以上学历；强悍的编码能力，扎实的数据结构与算法基础，熟悉Linux平台下的C++/Java/Python/Scala等至少一项开发； 2.掌握常用机器学习算法原理，熟练使用TensorFlow/Pytorch/MXNet/DL4J/PaddlePaddle等一种深度学习平台；掌握主流深度学习框架Pytorch和算法框架huggingface-transformers，有大模型训练框架Deepspeed/ColossalAI/FSDP等使用经验者优先； 3.熟悉多种自然语言处理子任务，如问答系统，命名实体识别，情感分析，摘要生成及抽取，知识图谱等；对NLP主流预训练语言模型有深入的了解（BERT/GPT/Qwen/PaLM/GLM/Bloom/LLaMA）；精通attention、transformer及其变型，能熟练应用预训练、PEFT、SFT、RLHF等各种优化技术者优先； 4.有商业广告、推荐系统、搜索引擎、用户行为研究经验者优先，特别欢迎有搜索相关NLP任务经验（例如查询理解，相关性计算等）者优先。 5.具备优秀的逻辑思维能力和学习能力，对解决挑战性问题充满热情，善于解决问题和分析问题。良好的团队合作精神，较强的沟通能力和学习能力; 符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。