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1. 模型的迭代、训练效率。
我们认为大规模模型，是未来的趋势之一；在规模化的过程中，我们需要尽可能的提升模型的训练速度、迭代效率。因此第一部分工作是，找到算法迭代、优化中的 block 点，加以推动和解决。提升单位算法的优化效率。
1. 新算法 的设计和支持。
算法的迭代和优化，往往依赖训练架构的支持，才能实现。我们希望能和候选人一起，设计、实现、优化新的算法。
1. 推荐架构 + 全球。
全球化给推荐架构带来了新的挑战，比如如何在保护隐私和国家关切的情况下，实现更好的全球数据互通。如何在不同的全球机房之间，实现异构的推荐系统 等。
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amtina
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