岗位职责
- 参与千万~亿级规模的国际电商个性化推荐算法的优化：包括短视频推荐、商品推荐、直播推荐；
- 负责召回、粗排、精排、混排等全漏斗环节优化电商核心指标：GMV、长期用户价值、复购率、购物体验等；
- 应用先进的LLM/MLLM、Deep Learning、Reinforcement Learning等技术，个性化建模长期用户价值、复购流失归因以及长期复购建模。同时基于大模型深度理解推荐内容，精准分发优质内容，提升推荐购物体验；
- 挖掘和分析海量用户行为数据，进行用户长短期活跃度建模，提升电商长期复购；
- 结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。
职位要求
- 扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力；
- 优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；
- 熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境；
- 熟悉机器学习、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项；对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。 加分项
- 在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文，或者有过数据挖掘/机器学习相关的竞赛经历。
- 熟悉LLM或者MLLM相关工作，参与过大模型相关项目的应用以及落地。
