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崗位職責(zé) 1、負(fù)責(zé)商品推薦系統(tǒng)的核心算法與策略設(shè)計(jì)，包括召回、粗排、精排等各層推薦模塊的研發(fā)與優(yōu)化； 2、構(gòu)建用戶畫像與商品畫像體系，提升用戶-商品的匹配效率，實(shí)現(xiàn)千人千面的個(gè)性化推薦； 3、結(jié)合業(yè)務(wù)場景制定推薦策略（如：新客冷啟動(dòng)、人群分層推薦、運(yùn)營位定向等）； 4、負(fù)責(zé)線上推薦服務(wù)效果的A/B測試設(shè)計(jì)、評(píng)估指標(biāo)分析與迭代優(yōu)化； 5、持續(xù)優(yōu)化推薦系統(tǒng)性能，提升推薦的實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性與推薦點(diǎn)擊/轉(zhuǎn)化指標(biāo)； 6、與前端、產(chǎn)品、運(yùn)營等多部門協(xié)同落地個(gè)性化推薦在首頁、搜索、活動(dòng)頁等場景的實(shí)際應(yīng)用。 任職要求 1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息工程等相關(guān)專業(yè)； 2、熟練掌握至少一種編程語言（如 Python、Java、Scala），有扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)； 3、熟悉常見推薦系統(tǒng)技術(shù)，包括協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦、矩陣分解、排序?qū)W習(xí)（LTR）、Embedding 表達(dá)等； 4、熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法框架（如TensorFlow、PyTorch、XGBoost、LightGBM等）； 5、熟悉大數(shù)據(jù)處理工具鏈，如 Spark/Flink/Hive 等，并具備線上部署能力； 6、具備良好的邏輯分析能力、數(shù)據(jù)敏感度與業(yè)務(wù)理解能力。 加分項(xiàng)： 1、有大規(guī)模推薦系統(tǒng)/廣告系統(tǒng)算法項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)； 2、有深度學(xué)習(xí)推薦模型實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，如DSSM、DIN、DCN、MMoE、ESMM等； 3、有用戶分層、人群包管理、策略投放經(jīng)驗(yàn)； 4、有推薦系統(tǒng)AB實(shí)驗(yàn)框架建設(shè)或?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)；