高级数据挖掘专家（实时意图与多模态方向）.

关于公司。
我们的客户是全球领先的智能终端提供商，致力于成为构建全场景、面向全渠道、服务全人群的全球标志性科技品牌。

关于团队。
团队氛围好，大佬云集，且处于发展上升期。

关于职位

• 新一代画像体系建设：主导用户画像与标签体系的顶层设计，突破传统静态标签的局限，构建实时、动态的用户兴趣图谱与精准意图推断框架，打造支撑亿级流量的精细化用户认知引擎。
• 多模态与联合表征学习：深入融合图文/视频等多模态大模型（MLLM）能力，将海量内容特征（语义标签、质量分、视觉信号等）与用户行为进行深度耦合；构建业界领先的用户-内容双塔及联合表征体系，解决跨域推荐与商业化冷启动难题。
• 实时意图与端云协同探索：负责流式数据计算与实时特征工程体系的演进，实现用户意图的“毫秒级”捕捉与响应；探索并落地端侧轻量级模型与云侧大模型的高效协同机制（端云一体化认知）。
• 核心商业化链路赋能：将底层挖掘能力直接转化为业务生产力。深入对接程序化广告生态，推动画像与特征能力在智能定向、Lookalike、排序扰动、oCPX 动态调价、个性化搜推等核心推荐/广告链路的落地与深水区优化，拿到极具说服力的业务增量。
• 前沿技术落地：持续追踪大模型微调（SFT/RLHF/DPO）、模型蒸馏、联邦学习等前沿方向，完成技术突破并转化为工程落地，提升整体技术视野。

技能和经验要求

• 基础门槛：计算机、数学、统计等相关专业硕士及以上学历，8 年以上互联网核心算法/数据挖掘工作经验。工程底子佳，精通 Python，熟练掌握 Spark/Hive 等大数据体系，具备 Flink 实时流计算及高并发系统开发经验者优先。
• 在大型互联网平台负责过千万级以上 DAU 规模的用户画像、兴趣建模或用户增长体系建设。
• 对标签生产生命周期、特征工程、画像质量与业务 AB 实验评估有极深的实战沉淀。
• 精通 PyTorch/TensorFlow 框架。在双塔模型、对比学习、图神经网络（GNN）等表征学习领域有成熟落地经验。
• 熟悉视频/图文的多模态特征提取与跨模态检索，有 MLLM 微调（SFT/RLHF/DPO）及模型蒸馏、端侧压缩部署相关经验者优先。
• 商业洞察与落地能力：深谙程序化广告系统架构或大规模推荐系统全链路（召回、粗排、精排、重排）；具备极强的“技术-业务”翻译能力，能敏锐捕捉业务痛点并用算法手段破局。
• 软素质要求：自我驱动力极强，具备优秀的跨团队沟通与资源协调能力；有 3 人以上算法或数据团队的 Tech Lead 经验，能够为团队指明技术演进方向。