岗位职责：
1. 设计、开发和优化个性化推荐算法，提高内容分发效率和用户留存率。
2. 结合短视频、直播、社交等业务需求，优化兴趣模型、标签体系和推荐策略。
3. 基于用户行为数据构建推荐系统，包括召回、排序、冷启动等关键模块。
4. 处理大规模数据，优化数据采集、特征工程和实时计算框架。
5. 进行A/B测试和效果评估，持续优化推荐模型和策略。
6. 关注业界前沿技术，探索新算法、新架构的应用，提高推荐系统效果。
岗位要求：
1. 计算机、数据科学、人工智能等相关专业，本科及以上学历，3年以上推荐系统开发经验。
2. 熟练掌握机器学习、深度学习、NLP等相关技术，具备推荐系统、搜索、广告等相关经验。
3. 精通至少一种编程语言（Golang、Python、Java等），熟练使用TensorFlow、PyTorch、XGBoost等机器学习框架。
4. 熟悉协同过滤、矩阵分解、深度召回、排序模型、强化学习等推荐算法及其优化策略。
5. 具备大规模数据处理能力，熟练使用Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。
6. 有短视频、直播、社交产品推荐经验者优先。
7. 具备优秀的分析问题和解决问题的能力，较强的业务理解能力和数据驱动思维。
加分项：
1. 有实际应用深度学习（如 Transformer、Graph Neural Network）进行推荐优化的经验。
2. 有海量用户推荐系统的架构设计、优化和落地经验。
3. 参与或主导过大型推荐系统项目，有业界影响力或开源项目贡献者优先。