腾讯｜微信游戏-生成式推荐系统研究实习
岗位职责
课题背景：
游戏推荐系统主要依赖协同过滤等传统方法，难以精准捕捉用户动态偏好和深层需求。随着平台内容生态日益丰富，传统方法在个性化深度与内容发现能力方面局限性凸显。生成式大模型为推荐系统带来范式变革机遇，有望从"检索匹配"迈向"理解生成"。
课题挑战：
1、用户偏好的生成式建模：需利用大模型对用户游戏偏好进行深层理解与生成式表达，超越传统嵌入表征的局限，捕捉兴趣动态演化
2、推荐的创造性生成：需平衡"创造"与"匹配"，确保推荐内容既个性化又多样化，避免信息茧房
3、冷启动与长尾覆盖：需通过生成式方法缓解新游戏和长尾游戏数据不足的困境，提升覆盖广度。
具体工作：
参与基于大语言模型的生成式推荐方案设计与实现，完成游戏推荐场景下的模型训练、评测与系统原型开发。
任职要求
学历和专业要求：
来自计算机科学、人工智能、信息检索等相关专业的硕士或博士同学。
技术技能要求：
掌握推荐系统与大语言模型相关算法，熟悉Python/PyTorch，有推荐系统或NLP实践经验者优先。
软性素质要求：
数据敏感度高，具备扎实的实验分析能力和良好的团队协作精神，善于从业务视角理解技术问题。
【加分项或注意事项】
此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
腾讯招聘实习生：微信游戏-生成式推荐系统研究岗位来自腾讯招聘官网，具体内容以腾讯招聘官网为准。