推荐算法岗位职责
1、推荐系统全链路优化
负责视频、商品、社区等多场景的推荐系统搭建与迭代，覆盖数据特征工程、召回策略（如多路召回、向量化召回）、排序模型（如CTR/CVR预估）等核心模块的优化；
通过A/B实验、离线评估（如AUC/GAUC、召回率）等持续提升推荐效果，优化用户点击率、停留时长等业务指标；
2、用户画像
基于用户行为日志、业务数据等构建高精度用户画像，设计标签体系（如兴趣标签、消费偏好）；
3、大模型
结合大模型技术（如Prompt优化、Embedding生成）提升推荐效果和用户画像加工。
任职要求
1、技术基础
扎实的算法/数据结构功底，熟悉机器学习（LR、GBDT）、深度学习（DNN、Transformer）及推荐经典模型（如Wide&Deep、DIN）；熟练掌握Python/SQL，具备大规模数据处理能力（Hadoop/Spark/Flink）；
2、推荐系统经验
具有推荐系统相关经验，熟悉召回（如FM、双塔模型）、排序（如DeepFM）、重排等模块的工业级实现；熟悉模型评估指标（AUC、NDCG）及在线实验方法。
3、用户画像
能结合业务场景（如推荐、广告、会话）设计画像标签，支持个性化推荐、精准营销等实际需求；
4、大模型技术
了解大模型在推荐中的应用，如Prompt工程、基于LLM的语义匹配或内容理解，有相关项目经验优先。
5、业务导向
强烈的数据敏感度和业务洞察力，能通过算法优化驱动核心指标提升。