1. 负责面向短视频推荐场景的大模型 Agent 能力建设，探索 LLM 在推荐系统中的新范式，打造具备自主规划（Planning）、工具调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）、多 Agent 协同（Multi-Agent）等能力的智能推荐 Agent； 2. 结合大语言模型、多模态大模型及推荐系统，构建内容理解、用户理解、策略生成、创作者服务等 Agent 能力，提升推荐效果、用户体验及内容生态质量，实现用户、创作者与平台的长期共赢； 3. 探索 Agent 在推荐全链路中的应用，包括但不限于内容消费、内容生产、创作者成长、策略优化、实验分析、算法研发辅助等方向，推动推荐系统从传统模型驱动向 Agent 驱动演进； 4. 基于海量用户行为、多模态内容及知识数据，探索 LLM、VLM 与推荐模型的融合方案，包括 Representation Learning、Reward Modeling、Agent RL等方向，持续优化推荐核心指标（时长、留存、互动、VV、满意度等）； 5. 跟踪 Agent、LLM、Reasoning、世界模型（World Model）、强化学习等前沿技术发展，结合业务场景快速完成技术验证并推动落地。 加入我们，你将获得： 1. 探索推荐系统的下一代技术范式。 从传统推荐模型迈向 Agent 驱动的智能推荐，参与行业前沿技术创新。 2. 拥有丰富的真实业务场景。 面向亿级用户、千万级创作者及海量内容，在真实推荐场景中验证和迭代 Agent 能力。 3. 充足的数据与算力资源。 依托大规模推荐系统和大模型基础设施，探索 LLM、Agent 与推荐融合的最佳实践。 4. 技术成长空间广阔。 深度参与大模型、推荐系统、强化学习、多模态、Agent 等多个热点方向，推动科研成果快速转化为业务价值。