Wind万得

【岗位职责】 1、参与金融终端推荐系统全链路算法设计，包括召回、排序、重排等模块的技术研发，优化点击率、停留时长等核心指标； 2、基于海量用户行为数据，开展特征工程、模型训练与调优，探索深度学习、图神经网络、多任务学习等研究方向在金融场景的落地应用； 3、通过分析用户行为数据等，解决冷启动、用户增长等业务问题； 4、与产品、工程团队协作，推动算法从原型开发到线上部署的全流程落地，参与 AB 实验与效果评估； 5、跟踪推荐算法等领域的最新研究，结合业务需求提出技术方案，撰写技术报告并参与方案评审。 【任职资格】 1、本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业在读，2024年9月至2025年6月毕业； 2、具备扎实的机器学习理论基础，熟悉推荐领域常见算法，对推荐系统的召回、排序逻辑有清晰理解，能复现经典论文算法并提出改进思路； 3、熟练掌握 Python/Java，熟悉 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，或 Spark 等大数据处理工具，有实际模型训练经验者优先； 4、具备良好的分析问题和解决问题的能力，能快速学习新技术并应用于实际任务； 5、有良好的沟通表达能力和团队精神。 加分项： 1、参与过推荐系统相关科研项目或实习，有实际模型优化经验； 2、在 ICML、KDD、RecSys 等顶会或 Kaggle 竞赛中取得优异成绩。