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崗位職責: 1、基于PyTorch框架研發(fā)推薦系統(tǒng)核心算法，包括但不限于協(xié)同過濾、深度興趣網(wǎng)絡（DIN/DIEN）、圖神經網(wǎng)絡（GNN）、多任務學習（MMoE/ESMM）等，提升推薦精準度與多樣性； 2、負責大規(guī)模用戶行為數(shù)據(jù)的處理與分析，利用Flink實現(xiàn)實時特征計算、Hive構建離線特征池，支持模型訓練與在線推理場景； 3、優(yōu)化高并發(fā)場景下的算法推理性能，通過模型壓縮（如量化、蒸餾）、服務化部署（TensorRT/Serving）等技術降低延遲，提升吞吐量； 4、設計AB實驗框架，分析模型效果與業(yè)務指標（CTR/GMV/留存率），驅動算法迭代與策略優(yōu)化； 5、協(xié)同工程團隊完成算法模型從離線訓練到在線服務的全鏈路落地，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴展性。 任職資格: 1、教育：大學本科及以上學歷，計算機、數(shù)學應用等相關專業(yè) 2、技術能力： 精通PyTorch框架，熟悉推薦系統(tǒng)經典算法（如召回、排序、重排）及前沿技術（如強化學習、因果推斷）； 熟練掌握Flink實時計算開發(fā)（如窗口計算、狀態(tài)管理）、Hive SQL調優(yōu)及數(shù)據(jù)倉庫建模； 熟悉高并發(fā)場景下的模型推理優(yōu)化，包括但不限于異構計算（GPU/CPU混合部署）、動態(tài)批處理、內存管理； 具備扎實的數(shù)據(jù)分析能力，熟練使用Spark/Pandas處理TB級數(shù)據(jù)，掌握AB實驗設計與效果歸因方法。 3、加分項： 有大規(guī)模推薦系統(tǒng)落地經驗，熟悉業(yè)界方案（如YouTube DNN、DeepFM、Wide&Deep）； 熟悉模型蒸餾、剪枝、量化等輕量化技術，或TensorRT/ONNX等推理加速工具； 掌握實時特征工程開發(fā)（如Flink CEP）、Docker/Kubernetes服務化部署及性能監(jiān)控（Prometheus）。