职位描述
1.负责推荐系统的算法设计与开发，优化个性化推荐效果，提升用户体验和业务指标；
2.基于用户行为、商品/内容数据，构建和迭代推荐模型（如协同过滤、深度学习、强化学习等）；
3.参与召回、排序、重排等推荐核心模块的算法优化，解决数据稀疏性、冷启动等问题；
4.跟踪业界前沿技术（如Graph Embedding、多任务学习、因果推断等），推动算法落地；
5.与产品、运营、数据团队协作，分析业务需求，制定技术方案并实现效果验证。
任职要求
1.学历背景：
计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历；
5年以上推荐算法相关经验。
2.技术能力：
熟练掌握机器学习/深度学习算法（如LR、FM、DNN、Wide&Deep、YouTube DNN等）；
熟悉常见推荐系统架构（召回、排序、策略模块）及评估指标（AUC、CTR、时长等）；
熟练使用Python/Scala/Java至少一门语言，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架；
熟悉大数据工具（Hadoop、Spark、Flink）和特征工程处理。
3.加分项：
有电商、内容平台、广告推荐等场景实战经验；
发表过推荐系统相关顶会论文（RecSys、KDD等）；
熟悉大规模分布式训练或在线学习技术。
4.软技能：
强烈的责任心和自驱力，能独立解决问题；
良好的沟通能力，能与跨部门团队高效协作