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崗位職責： 負責搜索/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)，提升用戶點擊率、轉化率、停留時長等核心指標。 應用深度學習（如BERT、Transformer）、圖算法（GNN）、強化學習等技術優(yōu)化個性化推薦和搜索相關性。 結合用戶行為數(shù)據(jù)、內容畫像和上下文信息，構建精準的用戶興趣模型和內容理解模型。 跟蹤業(yè)界前沿技術（如大模型在搜索推薦中的應用），推動算法在業(yè)務場景落地。 與工程團隊協(xié)作，實現(xiàn)算法的高效部署和線上AB測試迭代。 任職要求： 學歷/專業(yè)：計算機、數(shù)學、統(tǒng)計學等相關專業(yè)碩士及以上學歷。 技術能力： 熟練掌握Python/Java/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架。 熟悉經典排序模型（LR、GBDT、FM/FFM）、深度學習模型（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。 經驗要求： 3年以上搜索/推薦算法經驗，有電商、內容平臺、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)經驗者優(yōu)先。 加分項： 頂會論文（SIGIR、KDD、RecSys等）或專利。 熟悉多模態(tài)（文本/圖像/視頻）內容理解。