1、负责多业务融合混排系统的建设，将推荐、电商、本地生活、直播打赏、商业化广告等多个业务域的内容统一编排，实现全局最优的流量分配与内容呈现； 2、参与多业务融合混排系统的机制设计与算法迭代，探索提升全局流量分发效率的策略方案； 3、协助构建多目标优化体系，在用户体验、业务收入、内容生态等多维约束下，参与混排策略的设计与实验验证； 4、参与建设混排效果评估体系，协助设计离线指标与在线实验方案，量化混排策略对各业务及全局目标的影响； 5、跟进端到端混排建模、强化学习、大语言模型等前沿方向，探索其在混排场景的落地可行性。 1、计算机、数学、统计等相关专业，本科及以上学历； 2、具备推荐系统、排序模型（DNN / 双塔 / Transformer 等）的基础知识，有相关课程项目或实习经验者优先； 3、了解多目标优化、运筹优化或强化学习； 4、熟练使用 Python / C++，具备扎实的编程基础和工程能力，能独立完成模型训练与效果验证； 5、对推荐 / 商业化广告流量策略有一定了解，对多业务混排、流量分配等方向有好奇心和探索热情。 加分项： 1、有多业务混排、流量分配、商业与体验平衡相关的实习或研究经验； 2、在 KDD / NeurIPS / SIGIR / RecSys 等顶会有相关方向发表； 3、对拍卖机制等机制设计有了解或研究兴趣。
