深圳·福田区
职位详情
岗位职责：
负责推荐系统全链路的工程实现与性能调优，覆盖召回、粗排、精排及重排序等核心服务模块；
构建个性化推荐服务体系，包含用户画像建设、特征处理、行为日志采集、实验平台搭建等支撑能力；
联合算法团队推进深度学习模型（如DeepFM、DIN、DCN、Transformer系列）的高效落地，确保线上服务的高可用与低延迟；
打造推荐系统的工程化基础设施，支持在线训练流程、模型动态更新、AB测试机制、系统监控与可观测性功能；
参与大语言模型（LLM）能力在推荐场景中的融合应用，推动对话式推荐、推荐理由生成、新用户理解、推荐引导等功能实现；
协同对话系统与Agent研发团队，打通推荐引擎与LLM智能体间的交互接口，实现工具触发推荐与多轮内容互动；
设计并维护RAG（检索增强生成）推荐组件，涵盖向量索引构建、文档嵌入服务、Prompt工程优化与输出质量提升。
岗位要求：
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程或相关领域，具备良好的编程功底与系统架构设计能力；
掌握推荐系统整体技术体系，有实际的召回、排序模块开发、推荐服务上线及迭代优化经验；
精通 Python / Java / Scala 至少一门语言，熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）使用与部署；
了解常见推荐模型（如 Wide&Deep、DeepFM、DIN、DCN、基于Transformer的模型）及其特征处理、Embedding管理方法；
熟悉大数据处理生态（Hive / Spark / Flink），具备大规模用户行为数据处理与分析能力；
理解大语言模型（如GPT、LLaMA、Claude、通义千问、ChatGLM等）的能力范围与典型应用场景；
具备LLM API调用、模型微调、Prompt设计与接口封装经验者优先；
熟悉 LangChain / LlamaIndex / PromptHub / RAG 相关技术栈，有检索增强推荐系统落地经验者优先；
掌握至少一种主流向量数据库（如 FAISS、Milvus、Qdrant、Weaviate），了解其索引原理与向量检索方式；
具有对话式推荐、推荐解释生成、冷启动用户建模等场景的实际项目或产品化经验者优先；
有开源社区贡献、技术文章输出、学术会议论文发表经历者优先；
熟悉微服务架构与云原生技术（Docker、Kubernetes），了解模型热更新与灰度发布机制者优先；
拥有内容平台、电商、短视频、教育等行业推荐系统实践经验者优先；
对生成式AI与推荐系统结合方向充满热情，具备较强的业务洞察力与结果驱动意识。
负责推荐系统全链路的工程实现与性能调优，覆盖召回、粗排、精排及重排序等核心服务模块；
构建个性化推荐服务体系，包含用户画像建设、特征处理、行为日志采集、实验平台搭建等支撑能力；
联合算法团队推进深度学习模型（如DeepFM、DIN、DCN、Transformer系列）的高效落地，确保线上服务的高可用与低延迟；
打造推荐系统的工程化基础设施，支持在线训练流程、模型动态更新、AB测试机制、系统监控与可观测性功能；
参与大语言模型（LLM）能力在推荐场景中的融合应用，推动对话式推荐、推荐理由生成、新用户理解、推荐引导等功能实现；
协同对话系统与Agent研发团队，打通推荐引擎与LLM智能体间的交互接口，实现工具触发推荐与多轮内容互动；
设计并维护RAG（检索增强生成）推荐组件，涵盖向量索引构建、文档嵌入服务、Prompt工程优化与输出质量提升。
岗位要求：
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程或相关领域，具备良好的编程功底与系统架构设计能力；
掌握推荐系统整体技术体系，有实际的召回、排序模块开发、推荐服务上线及迭代优化经验；
精通 Python / Java / Scala 至少一门语言，熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）使用与部署；
了解常见推荐模型（如 Wide&Deep、DeepFM、DIN、DCN、基于Transformer的模型）及其特征处理、Embedding管理方法；
熟悉大数据处理生态（Hive / Spark / Flink），具备大规模用户行为数据处理与分析能力；
理解大语言模型（如GPT、LLaMA、Claude、通义千问、ChatGLM等）的能力范围与典型应用场景；
具备LLM API调用、模型微调、Prompt设计与接口封装经验者优先；
熟悉 LangChain / LlamaIndex / PromptHub / RAG 相关技术栈，有检索增强推荐系统落地经验者优先；
掌握至少一种主流向量数据库（如 FAISS、Milvus、Qdrant、Weaviate），了解其索引原理与向量检索方式；
具有对话式推荐、推荐解释生成、冷启动用户建模等场景的实际项目或产品化经验者优先；
有开源社区贡献、技术文章输出、学术会议论文发表经历者优先；
熟悉微服务架构与云原生技术（Docker、Kubernetes），了解模型热更新与灰度发布机制者优先；
拥有内容平台、电商、短视频、教育等行业推荐系统实践经验者优先；
对生成式AI与推荐系统结合方向充满热情，具备较强的业务洞察力与结果驱动意识。
2026-05-24 12:08
IP属地：广东深圳
职位福利
本科3-5年推荐系统相关经验
深圳嘉信恒泰科技有限公司
500-999人
工作地址
鱼泡安全保障
如遇到办证收费、刷单、传销、诱导买车等违规行为，请立即向鱼泡直聘投诉举报投诉举报 >
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