AI Recommender Systems Engineer

你将负责

• 开发结合召回、排序、向量和生成的混合推荐系统。
• 从到访、收藏、跳过、不喜欢、明确反馈和情境中学习，并让结果以真实地点与约束为依据。
• 在 GCP 或 AWS 上构建推理和数据管线，并建立评估、实验、反馈、多样性与安全闭环。
• 把模型质量转化为产品质量，与设计和工程一起决定推荐如何被解释，以及智能体何时应该保持沉默。

我们期待

• 扎实的 Python 与应用机器学习经验，熟悉推荐、排序、检索、向量或个性化。
• 有将 LLM 或生成系统上线，并用离线指标和在线实验评估的经验。
• 理解冷启动、偏差、多样性、多目标优化、延迟、可靠性与成本。
• 能判断何时更简单的模型、更好的特征或更干净的数据会胜过更大的模型。

加分项

• GCP/AWS ML、PyTorch、JAX、TensorFlow、向量检索、特征管线或模型服务经验。
• 地理空间或本地搜索、旅行、情境推荐、人类反馈、强化学习或智能体经验。
• 在推荐或排序领域的论文、开源贡献或竞赛成绩。

为什么是 FingerTrip

搜索给你结果，地图给你地点，社交给你灵感，旅行应用给你库存——把这一切变成一个决定，仍然要靠人自己。我们相信 AI 会彻底改变这个界面。FingerTrip 理解一个人真正想要什么，并陪他真正走出去体验它。这里的每个创始团队职位，都在塑造它最终的样子。