AI 算法工程师（GEO 内容与推荐方向）

负责内容生成和渠道推荐算法研发，提高内容在豆包、千问、DeepSeek、元宝等平台中的引用效果。

优化 RAG 内容生成链路，包括检索、重排、上下文组织、Prompt 和生成效果评估。

基于内容发布及引用结果数据，建立内容评分、引用效果预测和渠道推荐模型。

分析不同平台、行业和问题类型下的引用规律，通过实验验证算法和内容策略的效果。

推动算法上线，跟踪线上表现并持续优化模型效果、稳定性和调用成本。

熟练使用 Python 和 SQL，有模型训练、评估和上线经验。

在搜索、推荐、NLP 或文本算法中的一个方向有较深入的项目经验，能够独立完成数据处理、样本构建、模型训练和效果分析。

有 RAG 或大模型应用项目经验，了解向量检索、混合检索、重排、Prompt 和生成效果评估。

了解 SFT、LoRA/QLoRA 等微调方法，掌握训练数据构建和模型评估方法；有实际微调经验优先。

了解常见模型评估问题，包括样本偏差、数据泄漏和时间切分，能够判断离线指标是否能够反映真实业务效果。

具备较强的问题分析和工程落地能力，能够根据效果、成本和维护难度选择技术方案。 加分项 - 有渠道推荐、学习排序、广告算法或内容平台经验。 - 有 LoRA/QLoRA、模型蒸馏、推理优化或模型服务部署经验。 - 有 SEO、GEO 或生成式搜索相关经验。 - 有顶会论文、算法竞赛获奖经历优先。 - 有可量化的算法效果提升案例。