岗位职责
- 参与亿级用户规模的电商推荐优化,提升包括商品推荐(首页猜你喜欢)、内容推荐(直播、短视频)在内的泛货架电商的GMV、订单量、用户留存等核心指标;
- 通过深度学习领域的研发工作,包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习、长期价值建模等算法和系统提升预估效果;
- 持续关注前沿技术发展方向,参与推荐系统架构的长期技术演进与技术攻坚;
- 通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构,促进电商生态的健康发展。
职位要求
- 硕士及以上学历,计算机、数学或统计学相关专业;
- 熟悉Linux、C++、Java或Python,优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底;
- 具有推荐系统、机器学习、数据挖掘或者自然语言理解等相关领域知识;
- 善于阅读文献,快速学习 ,具备优秀的分析和解决问题的能力,良好的沟通协作能力。 加分项:
- 有推荐系统、机器学习、信息检索、自然语言理解、计算广告学及算法博弈论相关领域研究或实习经验;
- 具备大规模电商推荐算法经验;
- 在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表;
- 有ICPC、Topcoder Algorithm或类似算法竞赛经历者优先。