岗位职责： 1.参与游戏社区推荐算法的研发与优化，协助完成用户兴趣建模、内容理解、召回排序、冷启动和内容分发等相关工作； 2.参与用户增长与智能触达相关算法建设，围绕用户拉新、促活、召回和转化等目标，探索目标用户识别、相似人群扩展、用户价值预估及用户与内容素材匹配等问题； 3.探索大语言模型和多模态模型在推荐及增长场景中的应用，包括用户意图理解、内容与素材理解、标签生成、语义召回、质量评估及策略分析等方向； 4.在导师指导下完成数据分析、样本构建、模型训练、离线评估及线上实验分析，与产品、运营和工程团队共同推动算法落地。 任职要求： 1.计算机、人工智能、数学、统计学或其他相关专业，具备良好的编程、机器学习和深度学习基础； 2.熟悉 Python，了解 PyTorch、TensorFlow 等至少一种深度学习框架，能够独立完成基础的数据处理、模型训练和实验分析； 3.了解推荐系统或用户增长算法基本原理，对双塔模型、Embedding、点击或转化预估、多任务学习、用户价值预估等一种或多种方法有一定认识； 4.具备较强的学习能力和问题解决能力，对推荐算法、AI 技术及游戏业务有兴趣，每周可实习不少于 4 天，连续实习 4个月及以上。 加分项： 1.有推荐、搜索、用户增长、内容理解、NLP 或计算机视觉相关项目、竞赛或实习经历； 2.有大语言模型、多模态、RAG、Agent、模型微调、生成式推荐或内容素材理解相关实践； 3.熟悉 SQL、Hive、Spark 等数据处理工具，游戏经验丰富或熟悉内容社区产品者优先。

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