1. 推荐召回与排序：在超大规模产品、视频、直播和主题推荐业务中进行召回、排序、混合模型和跨领域多模态推荐技术。
2. 认知推荐：基于新一代认知智能模型（如GPT），建立新的认知推荐算法系统，结合新的互动推荐产品创新，提升用户交互体验。
3. 机制策略：通过深度强化学习技术优化推荐策略，设计智能流量机制，帮助业务收入增长，商家和内容创作者成长。
4. 设备智能：在设备端部署智能AI代理，基于设备云集成算法技术架构实现端侧用户兴趣感知和端侧智能决策，提高推荐效率和用户体验。
5. 具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法技能。
6. 熟悉大规模机器学习/深度学习算法。
7. 出色的问题分析和解决能力，对解决具有挑战性的问题充满热情，不轻易放弃。
8. 对技术充满热情，有自己的理解，并能够利用技术推动业务进步和变革。
9. 具备良好的沟通和表达能力，团队合作精神，良好的团队协作能力。
10. 在顶级计算机学术会议（SIGIR、SIGKDD、ICML、NIPS、AAAI、CIKM、ACL、RECSYS等）或期刊上发表过论文的人员。 
香港