返回信息流研究方向一：大模型技术在首页推荐场景的应用
1、用户模拟器研究：利用大模型世界知识目标用户行为数据，精准预测冷启动商品或新场景下的用户反馈，提升推荐系统的冷启动性能；
2、新颖性、发现性研究：基于大模型的语义理解和推理能力，通过用户反馈对齐等方式，构建新颖性以及相关模型，逐步打破推荐信息茧房；
3、多模态内容理解与匹配：通过大模型统一建模商品文本、图像、视频等信息，提升冷启动商品与用户需求的匹配精度；
4、生成式推荐，基于生成式架构对召回、排序等进行体系改造，深入挖掘、捕捉用户兴趣，提升推荐规模以及用户体验；
5、大模型在线推理，搭建优化大模型在线推理链路，利用LLM的世界知识，结合用户画像、时空场景信息以及用户行为序列提升推荐智能化。
研究方向二：大模型对话系统
该方向研究在特定场景下如何利用LLM理解用户兴趣，理解用户复杂意图，高效完成传统的搜索推荐任务。关键问题如下：
1.利用强化学习优化推理模型，并系统性建设面向搜推业务benchmark，以实现LLM输出推理路径合理、推理长度依据用户意图自适应变化、内容亲切有说服力、推荐结果符合用户需要的结果。
2.基于Agent框架高效完成LLM驱动的搜推任务，重塑传统搜索、推荐链路，承接各类用户复杂需求，完成用户意图理解，高效完整用户指令。
3.充分挖掘业务积累的海量数据，系统性建设外卖业务知识库，结合RAG等技术，降低大模型幻觉并提升系统效率。
工作要求
1、拥有较强的前沿技术攻坚能力，在大模型领域（如NLP、多模态、强化学习）能独立设计创新算法解决业务问题；
2、较强的实践落地能力，需要将所研究的技术在业务场景落地并拿到显著业务收益，最后并发表论文或者技术博客；
3、在顶级期刊或国际会议（如CCF-A）上，以第一作者发表论文；或者在顶级竞赛上获奖。
4、较好的沟通表达与协作能力，具备将复杂算法原理转化为可执行技术方案的能力，能够清晰地向工程团队阐述模型架构和实现细节；
5、较强的抗压能力，能在高强度、快节奏的业务需求下保持高效输出，平衡长期技术探索与短期业务目标。
欢迎投递简历，邮箱:guohao15@meituan.com。
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guoyuhao
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