資深機器學習研究科學家——生成式推薦（漢堡混合辦公）
主導生成式推薦系統的研究與產品開發，支援 adjoe 的行動廣告產品。 建立可擴展的嵌入、排序模型與 AI 能力，服務來自超過 7.7 億名使用者的資料。
說明
- 為 Playtime Arcade 與 adjoe Ads 建立基礎機器學習表示與先進 AI 能力
- 開發使用者嵌入、內容理解方法與序列推薦模型
- 將目前的研究轉化為針對次毫秒級延遲設計的產品級軟體
- 設計涵蓋生成式檢索、深度排序與重新排序的多階段推薦架構
- 運用來自超過 7.7 億名使用者的行為與交易資料支援數百萬次請求
- 在嚴苛的產品環境限制下最佳化並部署大型生成式模型
- 研究並建立資訊豐富的使用者與廣告嵌入
- 管理從解讀學術研究、離線實驗到產品發布的 AI 生命週期
- 引導架構討論、支援初級科學家並影響團隊的研究方向
職位要求
- 具備電腦科學、統計學、數學或物理學博士學位，或具備碩士學位及豐富的業界研究經驗
- 曾在 SIGIR、KDD、NeurIPS 或 ICLR 等頂尖會議發表研究成果
- 至少四年在 AdTech、電子商務或社群平台等高吞吐量環境中開發大規模推薦系統的經驗
- 能夠將研究成果轉化為可靠、可投入產品使用的軟體
- 具備設計多階段推薦流程的經驗，包括生成式檢索、深度排序與重新排序
- 實際熟悉 PyTorch
- 具備最佳化高並行系統，以及應用模型量化與蒸餾的經驗
- 具備運用非監督式與生成式技術開發使用者及廣告嵌入的背景
- 能夠主導架構討論、指導初級科學家並制定研究方向
- 能夠每週三天在漢堡辦公室工作
福利待遇
- 提供搬遷至德國漢堡的搬遷協助
- 參與建構服務數億名使用者並負責每天數十億次決策的系統
- 直接負責影響 7.7 億名使用者的高影響力計畫
- 加入由來自 40 多個國家的同事組成的國際團隊
- 透過研究領導、指導他人與密切合作促進專業發展