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崗位職責(zé)： 負(fù)責(zé)搜索/推薦系統(tǒng)的算法優(yōu)化，包括召回、排序、重排等核心環(huán)節(jié)，提升用戶點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、停留時長等核心指標(biāo)。 應(yīng)用深度學(xué)習(xí)（如BERT、Transformer）、圖算法（GNN）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)優(yōu)化個性化推薦和搜索相關(guān)性。 結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)、內(nèi)容畫像和上下文信息，構(gòu)建精準(zhǔn)的用戶興趣模型和內(nèi)容理解模型。 跟蹤業(yè)界前沿技術(shù)（如大模型在搜索推薦中的應(yīng)用），推動算法在業(yè)務(wù)場景落地。 與工程團(tuán)隊(duì)協(xié)作，實(shí)現(xiàn)算法的高效部署和線上AB測試迭代。 任職要求： 學(xué)歷/專業(yè)：計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。 技術(shù)能力： 熟練掌握Python/Java/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架。 熟悉經(jīng)典排序模型（LR、GBDT、FM/FFM）、深度學(xué)習(xí)模型（DIN、DeepFM、YouTube DNN等）。 熟悉召回策略（協(xié)同過濾、向量檢索、雙塔模型等）。 熟悉大數(shù)據(jù)工具（Hadoop/Spark/Flink）和特征工程流程。 經(jīng)驗(yàn)要求： 3年以上搜索/推薦算法經(jīng)驗(yàn)，有電商、內(nèi)容平臺、廣告推薦背景優(yōu)先。 有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分布式系統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 加分項(xiàng)： 頂會論文（SIGIR、KDD、RecSys等）或?qū)＠?熟悉多模態(tài)（文本/圖像/視頻）內(nèi)容理解。