岗位职责
- 负责搜索/推荐/广告/用户增长场景算法模型的迭代与优化，涵盖召回、排序、uplift、出价等关键环节，以持续提升点击率/转化率/激活/LTV/GMV/相关性为核心目标；
- 通过优化样本/特征/模型结构/数据流等提升模型的效率和效果；探索精排模型的Scaling Law；
- 运用规则或机器学习模型，为业务增长制定科学的策略体系，并持续优化整体机制；
- 深入分析电商场景下的用户行为，构建精准用户画像，为业务增长策略提供核心数据洞察；
- 追踪并研究深度学习、多模态大模型、生成式推荐等领域的前沿算法，探索其在业务场景中的应用与创新。
职位要求
- 计算机、模式识别、数学、统计学等相关专业本科及以上学历；
- 具备广告、搜索、推荐、用户增长至少一个领域的实践经验，对召回、排序、出价等核心模块有深入理解者优先；
- 熟练掌握机器学习常用算法，能熟练运用Pytorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架；
- 熟悉大数据处理的常用方法，掌握Hadoop/Spark/Flink等至少一种分布式系统；
- 有机器学习、深度学习、强化学习、搜索推荐系统、计算广告、大模型相关领域研究和实践背景或经验者优先；
- 具备优秀的逻辑思维与数据分析能力，善于洞察问题本质并设计有效解决方案，对攻克技术挑战有强烈热情。 加分项
- 有生成式推荐经验
