岗位职责
- 参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标；
- 参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化、迁移学习、强化学习、对比学习等的算法和系统研发；
- 针对海量用户行为数据，提供分布式算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能；
- 参与推荐机制的顶层设计，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环境、C++和Python语言，良好的逻辑思维能力，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；
- 具有机器学习、数据挖掘、推荐系统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；
- 在NIPS、ICML、ACL、SIGKDD、RECSYS、WSDM、WWW等相关国际顶级会议上有文献发表；
- 有ACM/ICPC、NOI、Topcoder、Google Jam等或类似算法竞赛经历者优先；
- 具备大规模电商推荐算法经验者优先。
