1.负责优化个性化推荐算法，利用机器学习，深度学习，LLM等前沿技术，提升用户体验和业务价值。 2.深度结合小布的实际场景，与产品运营、数据、后端等联动，推动上下游数据、埋点、功能打通和全链路优化。 1.熟悉主流ctr预估相关算法及常用的机器学习算法，并对大模型有一定了解，如LR、FM、DNN、GBDT、GPT类算法等； 2.熟悉linux工作环境，至少熟悉java/python/C/C++中的一种开发语言，熟悉分布式计算框架（如hadoop/spark），编码基本功扎实； 3.有较好的数据意识，熟练运用python、Hive SQL、Hadoop等进行大数据处理，在用户画像构建，特征工程方面有一定经验； 4.工作主动性强，有较强责任心；工作思路清晰，解决问题能力强； 5.有推荐，搜索，广告等相关领域的实习经验，有LLM与推荐结合（或与其他领域结合）经验者优先。