TGT专项- 强化学习及大模型在排序及机制方向的应用

1、负责多模态大模型在电商排序方向应用，包括但不限于商品建模、用户建模、多目标优化等方向； 2、探索基于生成式模型的电商排序算法，提升用户体验； 3、跟踪前沿大模型研究成果和技术趋势，更新和优化搜索排序及多目标优化算法；

1、获得本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业；具备扎实的机器学习和深度学习理论基础； 2、熟悉强化学习技术，DPO/GRPO/BCQ/IQL等； 3、精通Python等编程语言，熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架； 4、具备良好的问题解决能力和创新思维，能够独立研究和解决复杂技术问题； 5、在人工智能或计算机体系结构等领域国际顶级期刊会议发表过论文者优先，如ICML,NeurIPS，CVPR，ICCV，ACL，CHI，ACMMM，AAAI，IJCAI等； 6、对新技术保持高度热情，能够持续学习和跟进多模态技术和搜索算法的最新发展。