岗位描述 1、推荐系统核心算法研发与优化：参与 LOFTER 推荐系统全链路核心算法研发，推动模型 Scaling Up（大规模参数建模、序列建模、生成式推荐等）；探索 LLM 用户理解与多模态内容理解，围绕用户体验、流量效率与商业目标进行多目标建模与迭代； 2、用户增长与生命周期算法：参与推荐侧用户增长算法的设计与调优，优化新用户冷启动的兴趣探索，提升拉新与留存效率；构建存量用户生命周期各阶段，实现用户规模与活跃度的可持续增长； 3、前沿搜推技术创新与落地：参与推荐、搜索前沿技术的探索与工程化落地，包括可解释推荐、交互式搜索与对话式推荐、生成式检索等方向，结合社区强互动、强表达的调性，打造具备新鲜感与探索感的内容发现体验； 4、创作者成长与智能流量分配：参与内容侧与创作者侧成长机制研发，构建智能化流量分配体系，设计科学的流量调控与生态治理机制，助力中长尾创作者与优质原创内容成长，构建可持续的社区正向循环； 5、AI 创新业务应用算法：参与 AI 原生创新业务的算法建设与优化，探索 AIGC 与大模型能力在同人社区的落地，涵盖 AI 社交、AI 游戏、AI 互动叙事等新兴业务方向。 岗位要求 1、热爱算法技术，享受用技术解决复杂问题的过程，热爱编程与学习，具备强烈的好奇心和自我驱动力，能持续跟进并快速落地业界前沿； 2、计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业，2027届本科及以上学历；具有搜索、推荐、广告等方向算法建模经验者优先； 3、熟练掌握常见机器学习/深度学习算法原理与建模方法，并能有效应用于实际业务场景； 4、熟练掌握 Java、Python 等编程语言，熟悉 TensorFlow、PyTorch、Hadoop、Spark 等主流框架与大数据工具，具备大规模数据处理与分布式训练经验； 5、具备扎实的数学与统计学基础，对数据保持强烈好奇心，拥有良好的数据分析能力与业务敏感性，能将业务目标拆解为算法问题； 6、具备良好的团队合作精神与跨职能沟通能力，责任心强、抗压能力好，能在快速迭代的节奏中持续交付价值。