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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；
建设个性化的推荐服务体系，包含用户画像建设、特征处理、日志收集、实验平台等配套支撑系统；
与算法团队紧密配合，完成深度学习模型（如DeepFM、DIN、DCN、Transformer系列）的高效上线部署，确保服务高可用与稳定运行；
打造推荐系统的通用基础设施，支持在线训练流程、模型动态更新、AB测试机制、系统监控与可观测能力；
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、推荐引导等功能落地；
协同对话系统与Agent研发团队，打通推荐引擎与LLM Agent间的交互接口，实现工具类推荐触发和多轮内容互动；
开发并持续优化RAG（检索增强生成）推荐组件，涵盖向量索引构建、文档embedding服务、Prompt设计及输出质量提升。
岗位要求：
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业，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、推荐服务部署及线上迭代优化经验；
熟练使用 Python / Java / Scala 中至少一门语言，熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）；
了解常用推荐模型（如 Wide&Deep、DeepFM、DIN、DCN、基于Transformer的模型）及其特征工程、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经验；
了解大语言模型（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模型调用、微调操作、Prompt设计与API封装经验者优先考虑；
熟悉LangChain / LlamaIndex / PromptHub / RAG等相关工具，有RAG推荐系统或增强检索型推荐实践经历者优先；
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；
具备对话式推荐、推荐解释生成、冷启动用户建模等场景的项目落地或产品化经验者优先；
有开源社区贡献、技术文章输出、行业会议论文发表记录者优先；
熟悉微服务架构设计、云原生部署方案（Docker、Kubernetes）、模型热加载、灰度发布流程者优先；
拥有内容平台、电商、短视频、教育等领域推荐业务实践经验者优先；
对生成式AI与推荐系统结合方向具有强烈兴趣，具备良好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；
建设个性化的推荐服务体系，包含用户画像建设、特征处理、日志收集、实验平台等配套支撑系统；
与算法团队紧密配合，完成深度学习模型（如DeepFM、DIN、DCN、Transformer系列）的高效上线部署，确保服务高可用与稳定运行；
打造推荐系统的通用基础设施，支持在线训练流程、模型动态更新、AB测试机制、系统监控与可观测能力；
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、推荐引导等功能落地；
协同对话系统与Agent研发团队，打通推荐引擎与LLM Agent间的交互接口，实现工具类推荐触发和多轮内容互动；
开发并持续优化RAG（检索增强生成）推荐组件，涵盖向量索引构建、文档embedding服务、Prompt设计及输出质量提升。
岗位要求：
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业，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、推荐服务部署及线上迭代优化经验；
熟练使用 Python / Java / Scala 中至少一门语言，熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）；
了解常用推荐模型（如 Wide&Deep、DeepFM、DIN、DCN、基于Transformer的模型）及其特征工程、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经验；
了解大语言模型（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模型调用、微调操作、Prompt设计与API封装经验者优先考虑；
熟悉LangChain / LlamaIndex / PromptHub / RAG等相关工具，有RAG推荐系统或增强检索型推荐实践经历者优先；
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；
具备对话式推荐、推荐解释生成、冷启动用户建模等场景的项目落地或产品化经验者优先；
有开源社区贡献、技术文章输出、行业会议论文发表记录者优先；
熟悉微服务架构设计、云原生部署方案（Docker、Kubernetes）、模型热加载、灰度发布流程者优先；
拥有内容平台、电商、短视频、教育等领域推荐业务实践经验者优先；
对生成式AI与推荐系统结合方向具有强烈兴趣，具备良好的业务洞察力与结果驱动意识。
2026-10-13 15:11
IP属地：北京
职位福利
本科3-5年Java分布式经验推荐系统MySQL搜索/推荐/广告经验Spring
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
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