岗位要求:
1. 计算机、数学、统计学相关专业优先;
2. 2年以上推荐系统相关工作经验,对推荐领域各种算法特点和适用场景有深刻理解,在特征开发、召回、排序模型方面有丰富的经验,深入应用深度学习(如Wide&Deep、DeepFM,MMOE等)等技术提升推荐效果;
3. 熟悉机器学习、深度学习、数据挖掘理论,在至少在其中一个领域有深入理解,有实际研究或项目经验;
4. 熟练掌握Python等编程语言,Hadoop、Spark等大数据处理框架,能够使用主流深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)进行模型开发和优化熟悉;
5. 数据处理与分析:熟练掌握大规模数据处理和分析的技能,能够基于用户行为数据进行特征挖掘、建模和效果评估。
6. 对推荐和广告算法兴趣浓,积极跟踪业界前沿技术发展方向并结合业务场景有较好的落地经验,对广告策略也有较好经验者尤佳;
7. 综合素质高,责任心强、有韧性、抗压能力强、工作思路清晰、解决实际问题能力强,有大厂类似场景成功经验者尤佳;
岗位职责:
1. 参与搜广推推荐模型建模及优化;
2. 参与CTR预估模型建模及优化;
3. 参与推荐算法优化,通过特征工程调优,召回/精排/混排各阶段模型优化等技术手段提升商业价值;
4. 参与算法模型线上AB效果量化分析,badcase分析,诊断定位问题,制定迭代优化方向;