工作职责： 1.参与核心推荐算法研发：负责召回、粗排、精排、重排等一个或多个阶段的模型设计、实现与调优。 2.数据驱动与效果迭代：深入分析用户行为数据，挖掘潜在模式，通过AB实验科学评估算法效果，持续驱动业务指标提升。 3.紧跟技术前沿：将深度学习、大模型等前沿技术应用于实际业务场景。 4.工程落地与优化：与工程团队紧密合作，推动算法的线上部署与性能优化，确保系统的高可用和低延迟。 5.理解业务与用户：从业务逻辑和用户视角出发，发现算法优化的新机会点，而不仅仅是技术指标的提升。 岗位要求： 1.扎实的计算机基础：熟练掌握数据结构、算法设计，具备优秀的编码能力，精通Python/Go/Java中的至少一门语言。 2.坚实的数学与机器学习功底：对概率论、数理统计、线性代数和最优化方法有深刻理解；熟练掌握常见的机器学习/深度学习模型。 3.项目或实习经验：拥有与推荐系统、计算广告等相关领域的项目经历或实习经验，使用 TensorFlow, PyTorch, PaddlePaddle 之一做过项目开发。 4.数据敏感性与分析能力：会使用Hadoop、Spark、Flink等进行数据提取与分析，能够运用数据发现问题、验证假设者优先。 5.强大的学习与内驱力：对技术充满热情，具备快速学习新知识、攻克技术难题的能力和决心。 6.团队协作精神：具备良好的沟通能力，能够与不同背景的同事有效协作。