1. 岗位职责
1. 互动场域的商品推荐算法：主导大规模个性化推荐系统在互动场域（高订单和GMV增量场景）的迭代升级，包括大规模召回、排序模型、混排机制等策略，迭代百亿参数级别的排序模型，提升系统性能、用户体验以及推荐场景的业务核心指标。
2. 消息推荐算法优化：深入了解消息推荐业务，运用择机算法、召回策略、排序和关闭率模型，持续优化消息推荐系统，提升用户体验和业务核心指标。
3. 前沿技术应用：借助序列建模、迁移学习、图模型、多目标建模等先进技术，提升算法的效率和准确性，推动算法模型的持续创新与优化。
2. 任职要求
1. 计算机、软件、数据相关专业，熟悉常用的机器学习算法，以及召回、排序等领域的算法模型。
2. 在搜索、推荐、广告等大规模分发系统中有算法升级迭代的经验。
3. 具备优秀的编码能力，熟练使用Java/C++/Python其中任一编程语言，拥有PyTorch/TF/Hadoop/Spark等大数据处理和机器学习平台的经验。
4. 在国际顶会发表过论文者优先，在数学竞赛、天池等机器学习竞赛、ACM竞赛中名次优异者优先。
5. 具备较好的数理基础和逻辑思维能力，对算法充满热情，有积极主动的求知欲，具备良好的沟通协作能力和抗压能力。