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推荐算法工程师（生成式推荐方向）(MJ034952)
推荐算法工程师（生成式推荐方向）(MJ034952)
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
PyTorch
推荐系统
TensorRT
大模型
vLLM
AB实验
Kv Cache
生成式推荐
Beam Search
AI 估算 · 25k–40k
资深推荐算法工程师，生成式推荐前沿方向，市场竞争力强，薪资水平较高。
职位详情
关于这个职位
该职位负责携程信息流推荐系统的算法研发，推动生成式推荐技术落地
你将参与生成式召回、排序模型的设计与上线，优化推理性能，并基于AB实验迭代模型
适合有推荐系统经验、熟悉Transformer和大模型的算法工程师
最低要求
计算机、人工智能等相关专业硕士及以上学历，3年以上推荐系统算法经验 2. 深入理解推荐系统全链路（召回、粗排、精排、重排），有工业级落地经验 3. 熟悉Transformer架构，有大模型训练或微调经验 4. 熟悉自回归生成模型的训练与推理优化（beam search、KV cache等） 5. 扎实的工程能力，熟悉PyTorch，有推理框架（TensorRT/vLLM等）使用经验
工作职责
负责信息流推荐系统的算法研发，推动推荐系统从传统级联架构向生成式推荐演进 2. 参与生成式召回、排序模型的设计、训练与上线 3. 负责模型推理性能优化，保障线上服务质量 4. 设计与分析AB实验，基于线上数据驱动模型持续迭代
优先资格
有以下经验之一者优先： - 生成式推荐（TIGER、DSI、VQ-Rec、OneRec等）的研究或落地 - RQ-VAE / VQ-VAE 等离散表征学习 - Listwise排序或LLM-based排序 - 大规模用户行为序列建模 7. 有内容型平台（旅行、本地生活、电商、社区等）经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 携程作为OTA龙头，有海量旅行数据，推荐场景丰富
- 生成式推荐是前沿方向，技能积累价值高
- 上市大公司，薪资福利有竞争力
- 生成式推荐技术尚在快速发展，需要持续学习
- 适合有推荐系统经验、对生成式模型感兴趣、追求技术前沿的算法工程师
缺点 / 挑战
- 推荐系统对线上效果要求高，调试压力大
角色解读
- 技术专家方向：成为生成式推荐领域的专家
- 管理方向：可向技术Leader发展
- 跨领域：可转向大模型在其他业务的应用
- 负责信息流推荐算法研发，推动从传统级联向生成式推荐演进
- 设计并训练生成式召回和排序模型，如TIGER、DSI等
- 优化模型推理性能，使用TensorRT/vLLM等框架保障线上服务
- 分析AB实验数据，持续迭代模型
- 深入理解推荐系统全链路，有工业级经验
- 熟悉Transformer和大模型训练微调
- 扎实的PyTorch工程能力，掌握推理优化
申请策略
- 提前了解携程的推荐场景（如旅行产品、内容推荐）
- 面试注意表达对生成式推荐的理解和思考
- 突出推荐系统全链路项目经验
- 强调生成式模型或大模型相关项目
- 展示AB实验和效果提升案例
- 深入理解TIGER、VQ-Rec等生成式推荐论文
- 熟悉vLLM等推理框架
- 补充大规模用户行为序列建模经验
面试指南
- 准备STAR法则描述项目经历
- 对于开放性问题，先陈述原理再结合实践
- 展示对技术细节的理解和思考深度
- 请介绍你参与过的推荐系统项目，包括架构和难点
- 生成式推荐相比传统级联架构有什么优势和挑战？
- 如何优化大模型的推理性能？
- 设计一个AB实验评估生成式推荐效果
- 谈谈你对Transformer在推荐中应用的看法
匹配度报告
71
综合匹配度
携程核心推荐算法岗，生成式推荐前沿技术，技能成长快，薪资有竞争力，但工作强度可能较大。
适合人群
该职位最适合追求技术深度与前沿、愿意投入时间学习成长的算法工程师。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利匹配
70中等
薪资未明确但大厂通常有竞争力，福利具体不详，总体补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展匹配
90较高
技术栈前沿，涉及生成式推荐、大模型、Transformer，技能成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐系统、生成式推荐、Transformer、大模型、PyTorch、TensorRT、vLLM
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，无WLB信号，互联网大厂通常有加班文化。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
75中等
旅行推荐提升用户体验，技术积极使用前沿，行业高速增长。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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