岗位职责
- 参与亿级规模的生活服务的个性化营销优化，主要包括补贴策略、增量价值建模等优化工作，支持整体的生活服务拉新、召回以及促购的个性化营销；
- 通过因果推断、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升个性化定价的准确性，落地应用因果推断、深度学习的前沿研究成果，为生活服务用户提供更精准的个性化补贴；
- 深度参与生活服务营销平台、策略引擎的优化研究以及通用平台策略的迭代；
- 走在生活服务营销行业的前沿，进行模型和算法的创新，打造业界领先的营销算法体系和补贴系统。
职位要求
- 具备优秀的编码能力、扎实的数据结构和算法功底；
- 机器学习基础扎实，熟悉CF、LR、FM、GBDT、DNN、Wide&Deep、MTL、DeepFM等常用的算法模型；
- 熟悉任意一种常见的领域算法或者曾经参与相关工作，包括因果推断、推荐、广告以及搜索等；
- 对技术有热情且热衷于将前沿的基础理论和算法落地解决真实问题；
- 有智能补贴、智能定价、投放、推荐等相关领域或者项目实践经验者优先。
